DA-S12｜情報Ⅰ 対策問題

正答

1

この問題のポイント

質的データ（分類を表すカテゴリのデータ） を数値で表したときの扱いを問う問題です。「数字だから計算できる」とは限りません。

解説

データには、種類や分類を表す質的データ(血液型・好き嫌いなど)と、量として測れる量的データ(身長・時間など)があります。「1=好き、2=普通、3=嫌い」の1・2・3は、カテゴリに便宜上つけた番号(ラベル)であり、見た目が数字でも中身は質的データです。

ラベルの数値に計算の意味はありません。たとえば「好き(1)と嫌い(3)の平均は2=普通」という計算は、番号の割り当てを「1=嫌い、2=好き、3=普通」に変えただけで結果が変わってしまいます。割り当て方次第で結論が変わる計算は、データの性質を表しているとは言えません。平均値や標準偏差は量的データのための統計量です。

質的データの正しい集計は、各カテゴリの度数(人数)や割合を数えることです。グラフも、量的データのヒストグラムではなく、棒グラフや円グラフが適します。

共通テストでは、データの尺度や質的/量的の区別に応じて「この集計・グラフは適切か」を判断させる問題が出ます。「アンケートの選択肢番号の平均」のような、もっともらしいが無意味な処理を見抜けるかがポイントです。

選択肢の確認

1．○ 数字はカテゴリのラベルなので、度数(人数)・割合で集計するのが適切。
2．× 「平均1.8」は番号の振り方を変えれば変わってしまう無意味な値。
3．× 標準偏差も量的データ向けの統計量で、ラベルには適用できない。
4．× 「3は1の3倍」のような比例的な意味はラベルの数字にはない。

ここだけは覚えよう

見た目が数字でも中身がカテゴリなら質的データ — 平均ではなく度数・割合で集計する。