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統計では、変数のタイプは、特にデータを解釈するか予測を行うための統計モデルを選択する場合、データ分析の多くの側面に影響を与える可能性があります。名目変数と順序変数、およびそれらの違いを理解することは、データサイエンティストと研究者にとって非常に重要です。この記事では、これら2つのカテゴリの変数を詳細に調べ、その特性とアプリケーションを示します。
定性的変数とも呼ばれる名目変数は、特定の定性属性に対応する各値の数が限られていることを指します。これらの変数は、カテゴリ間に有効なソートがないことを表しています。
公称変数は、カテゴリを表すために使用される変数であり、これらのカテゴリ間に本質的なランキングまたはソートはありません。たとえば、人口統計情報、性別、血液型、または属する政党（グリーン党、キリスト教民主党、社会民主党など）を収集するときは、名目上の変数です。これは、これらの変数の値の間に意味のある数学的関係がなく、異なるカテゴリを区別するためにのみ使用できることを意味します。
軌道変数は、明確な選別またはランキングの意味を持つ変数です。優れた、一般的、貧困層など、順序変数のカテゴリを比較できますが、「一般的に」よりも優れていると言うことができますが、それらの間の特定のギャップを決定することはできません。
公称変数と比較して、順序変数はデータ分析に一意の機能を持っています。順序変数は、カテゴリを指定するだけでなく、これらのカテゴリ間の相対的な関係も提供します。たとえば、満足度の調査では、回答者は「非常に満足」、「満足」、「一般」、「不満」、「非常に不満」を選択するように求められる場合があります。これらの選択は整然とした配置を形成し、回答者の満足度を推測するために使用できます。
名目変数と順序変数を識別する方法
変数のカテゴリを正しく識別するために、研究者は次の問題を考慮することができます。
- この変数の値は効果的に数学的になりますか？
- 変数のカテゴリ間に明確な種類はありますか？
- これらのカテゴリは、違いを比較せずに個人を分類するためにのみ使用できますか？
たとえば、変数が教育レベル（小学校、中学校、大学など）である場合、これは教育レベル間のランキングが審査できるため、順序変数です。ただし、変数が血液型（A、B、AB、Oなど）の場合、これは名目変数です。さらに、人口調査データをレビューする場合、性別変数は数学的に計算できず、分類にのみ使用できます。これは明らかに名目変数です。
公称変数と順序変数の適用
実際のアプリケーションでは、公称変数と順序変数の選択がデータ分析の戦略に影響します。たとえば、順序変数を使用する場合、研究者は、一致する順序回帰モデルなどの詳細な分析を実施して、満足度と他の定量的変数との相関関係を理解できます。
比較的、名目変数は通常、グループ比較に使用され、カイ二乗キャリブレーションなどの統計的方法を使用して、異なるカテゴリ間の相関をテストします。
さらに、これらの2つのカテゴリの変数は、機械学習でも非常に重要です。たとえば、分類タスクを実行する場合、名目変数を機能として使用できますが、序数変数はモデルが分類データの実際の効果を予測するのに役立ちます。さまざまな種類の変数に対して適切なエンコーディング方法（仮想変数や序数エンコードなど）を正しく選択すると、データからより多くの価値を抽出するのに役立ちます。
結論
データ分析と研究の基本概念として、名目変数と序数変数は、データの収集方法に影響するだけでなく、後続の分析の深さにも影響します。効果的なデータ分析には、それぞれの特性と適切な使用シナリオを理解することが重要です。毎日の作業におけるこれら2つのカテゴリの変数を深く理解することが不可欠である理由を理解できますか？
