DA-K04｜情報Ⅰ 対策問題

正答

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この問題のポイント

質的データ（分類を表し大小に意味がないデータ） を問う問題です。量的データとの区別は、データ分析の一番はじめに行う分類です。

解説

データは大きく2種類に分けられます。質的データは、血液型・好きな教科・出身地のように「分類・カテゴリ」を表すデータです。仮に番号を付けても(A型=1、B型=2など)、その数値の大小や計算には意味がありません。一方量的データは、身長・気温・金額のように数値の大小や差に意味があり、足し算や平均の計算ができるデータです。

さらに細かく分けると、質的データは名義尺度(血液型: 区別のみ)と順序尺度(満足度の5段階: 順序あり)、量的データは間隔尺度(気温: 差に意味)と比例尺度(身長・金額: 比にも意味)の4つの尺度に分類されます。

なぜこの区別が大切かというと、データの種類によって使える集計方法やグラフが変わるからです。平均値が計算できるのは量的データだけで、質的データは度数(件数)を数えて棒グラフや円グラフで表すのが基本です。質的データに平均を計算してしまうのは典型的な誤りです。

共通テストでは「次のうち質的データはどれか」という直接の問いのほか、「このデータにこの分析方法は適切か」という妥当性の判断でこの区別が前提になります。「計算に意味があるか?」を判断基準にしましょう。

選択肢の確認

1．○ 分類を表し数値の大小に意味がないのは質的データ。
2．× 量的データは身長や金額のように、数値の大小・差・計算に意味があるデータ。
3．× 時系列データは「時間順に並んでいる」という並び方に注目した分類で、この問題の観点とは別。
4．× 欠損データは値が記録されず欠けているデータのことで、データの種類の分類ではない。

ここだけは覚えよう

分類を表すなら質的データ、計算に意味があるなら量的データ — 平均が使えるのは量的データだけ。