**質的データ（qualitative data）**は、調査や観測から得られた情報の中で、物事の質的な側面を示す重要なデータです。
本記事では、質的データの定義、種類、特性、および実際の応用について詳しく解説します。
この知識は、研究やデータ分析において欠かせない要素です。
質的データの基本
質的データの定義
質的データとは、数値データとは異なり、物事の質を表現するデータを指します。
数値自体や値の差には意味がないため、量的データ（量的変数）とは対照的です。
質的データには、以下のような特徴があります：
- 非数値的な情報：性別、血液型、色、形状など。
- 名義尺度：自動車ナンバーや電話番号のように、数値であっても大小に意味がないデータ。
- 順序尺度：順位や順序を示すが、間隔や比には意味がないデータ（例：競技の順位、アンケートの段階評価）。
質的データの種類
質的データは主に以下の2つに分類されます：
1. 名義尺度データ
名義尺度データは、異なるカテゴリーに分類されるデータです。
このデータは数値で表現されることがあっても、大小の意味はありません。
例としては、性別（男性、女性）、血液型（A型、B型、O型、AB型）などが挙げられます。
2. 順序尺度データ
順序尺度データは、順位を持つデータですが、その間隔や比には意味がありません。
例えば、成績（A、B、Cなど）や競技の順位（1位、2位、3位など）は、このカテゴリに含まれます。
質的データの応用
研究や調査における重要性
質的データは、定性的な情報を収集するために不可欠です。
市場調査やユーザーリサーチ、社会調査などで広く使用されます。
例えば、顧客の満足度を測るためのアンケートでは、「はい」や「いいえ」といった回答が質的データに該当します。
データ分析の手法
質的データは、内容分析やテーマ分析などの手法を用いて解析されます。
これにより、データからパターンや傾向を見出し、定量的な結果を導き出すことが可能です。
まとめ
**質的データ（qualitative data）**は、調査や観測から得られる非数値的な情報であり、物事の質的側面を示します。
名義尺度データと順序尺度データの2つのタイプに分類され、研究やデータ分析において重要な役割を果たします。質的データを正しく理解し活用することで、より深い洞察を得ることができ、実践的な知識を深めることができます。