カテゴリカルデータとは？初心者がつまずかないデータの基礎をやさしく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

カテゴリカルデータとは？

カテゴリカルデータは、現象を「いくつかのカテゴリー」に分けて表すデータのことです。数字としての大きさは意味をもちません。例としては性別や血液型、出身地、趣味の種類などが挙げられます。カテゴリカルデータは統計の中で頻繁に登場しますが、まず押さえるべきポイントは「カテゴリ同士に大小関係がない」ということと「各データはラベルのような文字列で表されることが多い」という点です。

名義尺度と順序尺度

カテゴリカルデータには主に二つのタイプがあります。名義尺度はカテゴリ間に順序がないタイプです。例を挙げると性別（男性・女性・その他）、血液型（A型・B型・AB型・O型）、出身県などが該当します。これらのカテゴリは「どちらが上」などの序列を持ちません。

一方、順序尺度はカテゴリ間に順序があるタイプです。例としては満足度の評価（とても良い・良い・普通・悪い）、学力レベルの区分（低・中・高）、水準レベルの評価などが該当します。このタイプでは数字に近い意味があり、大小比較が意味を持ちますが、数値としての間隔が等間隔であるとは限らない点に注意が必要です。

データの取り扱い方の基本

データを分析する際には、まず各データがどのカテゴリに属するのかを決め、次に「どのくらいの頻度で現れるのか」を数えます。これを度数分布と呼び、各カテゴリの出現回数を集計します。

度数分布から得られる基本的な指標には、相対度数（各カテゴリの割合）や、最頻値（最も多く現れるカテゴリ）があります。相対度数は総データ数で各カテゴリの出現回数を割ることで求められ、全体の中でそのカテゴリがどれくらいの割合を占めるかを直感的に理解できます。

表で見るカテゴリカルデータの使い方

操作	例
度数分布	各カテゴリの出現数を数える
相対度数	各カテゴリの割合を計算する
最頻値	最も多いカテゴリを見つける
視覚化の基本	棒グラフや円グラフで表示する

日常生活の中にもカテゴリカルデータはたくさんあります。例えば、クラスの生徒の趣味を調べるアンケート、人気のある味のアイスクリームのランキング、イベントの参加地域別の割合などです。データを正しく分類し、正確に数えることで、現状を分かりやすく伝えることができます。

統計の世界では、カテゴリカルデータを扱うときに「データの性質に合わせた分析方法を選ぶ」ことが肝心です。名義尺度なら比率の意味はなく、順序尺度なら序列を意識して比較します。データを集めるときには、データのカテゴリをしっかり定義しておくことが後の分析を楽にします。

データ収集の際の注意点として、カテゴリの定義をあいまいにしないこと、同じ現象は同じカテゴリに分類すること、データの欠損をどう扱うかを決めておくことなどがあります。欠損データが多いと、度数分布が偏ってしまうことがあるため、欠損の扱いも考える必要があります。例えば性別を問うアンケートで回答が「回答なし」の場合、それをどう扱うかを前もって決めておくと分析が安定します。

実践練習としては、クラスの回答を仮に9名分揃え、名義尺度のデータとして性別を集計し、性別の数と割合を計算してみると良い経験になります。次に順序尺度の例として「好きな科目」を集計してみましょう。科目は複数のカテゴリになりますが、最も人気の科目を特定することができます。

現代のAIやデータ分析では、カテゴリカルデータを機械学習に活かす場面も多いです。文字データを数値に変換する方法として「ワンホットエンコーディング」や「ラベルエンコーディング」などが使われます。これらの技法を理解することも中学生には難しさがありますが、基礎を固めておくと将来の学習に大いに役立ちます。

カテゴリカルデータの同意語

カテゴリデータ: カテゴリカルデータの別称。データがカテゴリーに分かれ、数値の大小比較は基本的には意味を持ちません。
質的データ: 量的データではなく属性・カテゴリを表すデータ。例: 色、性別、血液型など。
名義データ: カテゴリー名だけを表すデータ。順序は意味を持たず、大小比較はできません。
名義尺度データ: 名義データを測定する尺度。カテゴリーを区別するだけで、順序や等間隔の差は意味を持ちません。
カテゴリ変数: データをカテゴリに分ける変数のこと。分析前にダミー変数化などを行うことが多いです。
カテゴリ型データ: カテゴリとして扱われるデータの別の表現。
カテゴリカル変数: カテゴリカル（カテゴリ型）データを表す変数。取り得る値はカテゴリに限定されます。
序数データ: 順序を持つカテゴリデータ。小さいから大きいへという順序関係は意味を持つが、数値間隔は等間隔ではありません。
順序データ: 順序情報を含むカテゴリデータの一種。

カテゴリカルデータの対義語・反対語

数値データ: カテゴリカルデータの対となるデータタイプ。値が数値として表現され、平均・分散などの算術的操作が可能。例: 年齢、身長、収入（単位付きの実数値）。
定量データ: 量として測定でき、数値で比較・統計処理できるデータ。カテゴリカルデータの対義語として使われる。
連続データ: ある範囲内の任意の値をとれるデータ。例: 身長、体重、小数点を含む値。
離散データ: 整数値など、離散的な値しかとらないデータ。例: 人の人数、カードの枚数。
実数データ: 実数全体の値をとるデータ。理論的には連続データの一種。
量的データ: 量としての大きさを表すデータ。カテゴリカルデータの対義語として使われる表現。
連続量データ: 連続的な量を表すデータ。連続データの強調表現。