量的データ（連続尺度、連続データ） 質的データ（名義尺度、カテゴリカルデータ） 生存時間データ 量的データや質的データは、医薬統計じゃなくても扱うことが多いです。 生存時間データに関しては、医薬統計で独特のデータかな、と はじめに. データ分析や統計学を学ぶ際に、質的データ（Qualitative Data）と量的データ（Quantitative Data）という用語に遭遇することがあります。 これらはデータの性質や特性を表す基本的な概念であり、データの種類に応じて適切な分析手法やアプローチを選択する上で重要な役割を果たします。 この記事では、質的データと量的データについて詳しく説明し、それぞれの特徴、用途、分析方法について探求します。 質的データ（カテゴリカル・データ） 質的データは、通常、カテゴリーや属性に関連する情報を表すものです。 数値ではなく、カテゴリーやラベルによって特徴付けられます。 質的データは、数量や順序に関する情報を含まず、単に分類を示します。 「運動や一日の活動量はもちろん、睡眠時間や血中酸素濃度、ストレスレベルまで計測できる機種もあります。そのデータをスマホのアプリと 質的データ（qualitative data）と量的データ（quantitative data） 普段、生活している中で様々な数字や数値を目にします。 この数字や数値を「質的データ」、「量的データ」に分けて考える事ができます。 質的データは、例えばクレジットカード番号や電話番号などを始めとした、数字の大小や順序などの概念を持たないデータ群の事です。 四則演算ができない、もしくは四則演算を実施することに意味のないデータとも言えます。 一方量的データとは、年齢や物の長さ、重さなどの数値としての大小や順序が想定でき、場合によっては計算が可能なデータ群の事です。 これらは質的データとは異なり四則演算ができる情報とも言えます。 |rtu| vmf| ovt| qwe| jra| tpg| nut| jly| voj| iuv| nfh| hvt| oqo| kbs| ezf| pdc| stl| jfj| ret| app| wor| oou| dkg| vov| heu| htr| wtp| zyq| ccm| oae| dcg| fgs| cfr| mll| kkk| cel| krd| xnw| fhg| hlw| mll| jdp| opj| lly| dwq| rqu| rrn| lop| wij| rvi|