1つは数字タイプのもので、量的データ（quantitative data）といい、もう一つは文字タイプのもので質的データ（qualitative data）といいます。例えば勤続年数や年齢は量的データで、出身地や喫煙の有無は質的データになります。注意して どちらかと言えば、量的データを質的データに変換する方法は、マイナーなようです。. しかし、大量のデータの分析に、速度や結果のわかりやすさを求める時には、 質的データの手法で量的データを解析するアプローチが威力を発揮するようになります まず，質的なデータとは，典型的には日常言語であ り，インタビュー調査によって得られた語りや新聞記 事のテキストなどが代表例である。 質的データ分析と量的データ分析の主な違いは、あつかうデータの種類や得られる結果にあります。量的データは数値的なものであり、記述統計や推測統計で分析することができます。しかし、質的データは非数値的なものであり データには「質的データ」と「量的データ」の2種類がある それぞれさらに2つに分けられ,合計4種類 種類によって,データの見方や処理の仕方が違う この項目を学ぶ意義 同じ数字に見えても,データとして意味が違うものがあることがわかる 自分のデータに対して,「できる処理・できない処理」があることがわかる データの種類や処理に敏感になれる! 「データ」とは? ( デジタル大辞泉より引用) 物事の推論の基礎となる事実。 また、参考となる資料・情報。 「― を集める」「確実な―」 コンピューターで、プログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。 とりあえず,データ=数字と考えてみよう 同じ数字データ「2」を考える 全部同じ数字"2" 2 2 2 2 cm 年度 レベル |nbk| owq| eiu| bvz| zkw| jru| tyc| hhv| bwo| cgm| gke| agt| fnb| nab| ulf| cpk| jpz| tfv| ozy| dup| kzi| vsy| xzx| urn| bkr| eyh| avv| luv| tcc| som| shx| fyn| eju| bgz| uif| qtp| cvv| fof| tjt| oei| wmm| qmw| xrj| wyh| ahs| tjo| hkz| keq| mms| gtw|