定性変数：例、タイプ、特性 - 理科 - 2025

質的変数もカテゴリ変数と呼ばれるが、考慮特性を要するものです。その機能は、本質的に数値ではない人々、オブジェクト、または状況の特性または特性の表現です。

一般に、これらは非数値変数です。たとえば、髪の色、国籍、猫の品種、居住地、衣料品ブランド、大学、色、名前、宗教、政党、職業…

色は定性変数として使用できます。出典：pixabay.com

調査の例を見てみましょう。人が住んでいる都市（質的独立変数）が、自分が信仰している宗教（質的従属変数）にどのように影響するかを調査します。

このタイプの変数を使用すると、数値ではない要素を統計範囲で表すことができます。これらは質ではなく数であるため、質的変数を含む研究結果は一般的であり、具体的ではない傾向があります。

数値ではありませんが、質的変数は純粋に金融または経済の分野でも使用できます。これらの場合、各カテゴリはそれを識別する番号を想定しています。

特徴

-定性変数は、数値的でないことを特徴とします。むしろ、特定のコンテキストに関連する品質と特性を考慮します。

-質的変数と見なされる品質は、特定のカテゴリ内に位置します。たとえば、色、人の名前、都市、国などです。

-彼らは有限です。調査される特定のトピックに関連する特定の数の値が常に考慮されるため、この特性はすべてのタイプの変数に共通です。

-質と特性が含まれているため、質的変数はその特定の質の性質に応じてさまざまなタイプに分類されます。それらは、名義、序数、またはバイナリにすることができます。

-時々、定性変数に番号を割り当てることができます。これは、より信頼できる統計分析を可能にすることを目的としています。

タイプ

定性変数は、いくつかの基準に従って分割できます。以下の主なカテゴリについて説明します。

-考えられる価値の量に応じて

二分法

二分定性変数は2つの値のみを考慮することができます。たとえば、性別（男性または女性）、肯定または否定などです。

政治

これらの変数は、3つ以上の値を想定しているため、特徴付けられています。これらの中で、特定の順序を意味するスケール（良好、標準、不良など）や、関連する順序を持たないスケール（色など）を見つけることができます。

-変数の性質に応じて

バイナリ

定性的なバイナリ変数は、数値（0または1）が割り当てられた2つの値を考慮します。このタイプの変数は、経済、金融、統計、生物学の分野で広く使用されています。

定性的なバイナリ変数として考慮される値は、網羅的でなければなりません。言い換えると、選択したオプションは、上記の値に関連して生成される可能性のあるすべての可能性をカバーする必要があります。

同様に、値は相互に排他的である必要があります。つまり、1つのオプションが他のオプションをオーバーライドする必要があります。特定の値が指定されているため、別のオプションを指定することはできません。

これらのタイプの変数のおかげで、高度な数学的知識がなくても、より複雑なシナリオの統計分析を実行できます。考慮すべき主な要因が数値ではなく、他のタイプの品質である問題を解決するときに、これらは非常に役立ちます。

公称

このタイプの定性変数は、特定の順序に応答しません。このカテゴリを構成する値は、序数スケールによって管理されていません。むしろ、それらは相互に関連して高度の独立性を持つ特性に対応しています。

名目変数は、数学的な精度が低いと見なされます。このため、これらの領域ではあまり使用されていません。

序数

順序変数は、順序のスケールを意味するものです。つまり、それらは順序基準の対象となります。それらは、準定量的変数としても知られています。

このカテゴリを構成する値は、特定の分類に準拠している必要があります。同様に、ある値と別の値の間に存在する間隔は均一ではない場合がありますが、常に順序関係がなければなりません。

定性変数の例

- 恐怖

数値で測定できないため、これは名目定性変数です。恐怖は、それを感じる人によって変化する変数であり、特定のイベントやイベントに反応したときに感じる状況によって変動します。

-空腹

飢餓は数値で測定できないため、序数定性変数と見なされます。この変数は、それを感じる人だけが知覚することができ、特定の状況または時間に応じて、多く、少し、または何にも分類できません。

- 美しさ

この変数は、それを解釈する個人だけが測定できる概念です。美しさは、数値ではなく、ランク付けで分類できない品質です。したがって、これは名目定性変数です。

- 市民のステータス

人の婚姻状況は、数値を割り当てることができない名目上の質的変数です。特定の順序が確立されていない概念です。

-幸せ

この変数は、各人が割り当てる値に依存するため、数値で測定することはできません。幸福は、個人が主観的に感じる特性であり、人が感じる幸福の度合いを測定するツールはありません。

-無知

この変数は数値で測定することはできず、態度や特定の瞬間で表されます。

-ユーティリティ

オブジェクトの有用性を決定する変数は、明らかに質的です。このように、ユーティリティは、特定の状況に応じて各個人によって認識されます。

-メダルの種類

コンテスト内の場所を割り当てるカテゴリによる分類があるため、これは序数定性変数です。このように、金、銀、銅のメダルは、結果に数値を割り当てる必要がない、競技会で占有されている場所を示します。

-創造性

創造性は数値で測定できないため、この変数は定性的です。同様に、それはそれが起こる特定の瞬間に応じて人から人へと変化する要因です。

-試験の成績

合格、合格、不合格の条件で試験が採点されると、結果には数値が割り当てられないため、それは序数定性変数ですが、値。

バイナリ変数の例

-特定の期間に特定の病院で膵臓癌により死亡した人の数に関する研究。この場合、変数1および0は、それぞれ「膵臓癌による死亡」および「膵癌以外の状態による死亡」の値に適用できます。

-特定の地理的空間に住んでいる男性と女性の数を決定する人口センサス。この場合、値「1」は男性に、値「0」は女性に関連付けることができます。

-特定のセクターの大学生の何人が政府機関によって提案された教育措置に同意するかを知りたい調査。値「1」は肯定的な回答に関連付けることができ、値「2」は否定的な回答に関連付けることができます。

名目変数の例

-彼らが住んでいる建物のファサードを描くために好​​ましい色に関連して隣人の意見を知ることを求める特定のコミュニティの調査。この場合、オプションは白、ベージュ、ライトブルー、ライトグリーンのいずれかです。

-特定の期間を考慮して、その空間に住んでいる外国人の数を調べることを目的とする特定の自治体で行われた調査。名目変数は、コロンビア、ペルー、ベネズエラ、エクアドルの国籍です。

-特定のセクターの住民が消費するニュース情報を入手するための主要なコミュニケーションチャネルを掘り下げる社会学的研究。考慮される変数は、テレビニュースキャスト、ラジオニュースキャスト、FacebookまたはTwitterです。

順序変数の例

-顧客満足度の測定を目的とした衣料品店が実施した調査。この場合に考慮される変数は、「非常に満足」、「中程度に満足」、「不満」のいずれかです。

-居住者の教育状況を判断するために特定の国の政府機関が実施した調査。考慮に入れる変数は、「低教育レベル」、「中教育レベル」、および「高教育レベル」です。

-特定のトピックに関連するツールを提供した後に教室で実施された調査で、教えられた内容が学生によく理解されているかどうかを確認することを目的としています。学生の回答によると、次の順序変数を使用できます：「非常に良い」、「良い」、「まあまあ」、「悪い」、「非常に悪い」。

参考文献

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