先生：前ページで統計学の対象と明らかにできる事柄はわかったかな？次は統計学で取り扱うデータについて、ちょっと考えてみよう。データには、“測れる”データと“測れない”データがあるんだ。

莉子：測れないデータってどんなものかしら。

先生：データは2つに大別される。

測れるデータ→数量データ
測れないデータ→カテゴリーデータ（カテゴリカルデータ）

この2種類だ。数量データとカテゴリーデータの具体例を示しておこう。

莉子：数字が数量データ、それ以外がカテゴリーデータですね。

先生：まぁそうなんだけど、その考え方ではちょっと危険なときがある。数量データには単位があって、カテゴリーデータにはないと覚えておこう。

莉子：危険なとき？

先生：そう。アンケートの集計では便宜上、カテゴリーデータを数字に置き換えるのが一般的なんだ。データを入力する時には、文字より数字の方が入力しやすいからね。これは見た目では数字だけど数量データとは言えない。だから平均値や最大値、最小値などを求めてはいけないよ。

莉子：なるほど。血液型の平均をとっても意味がないですよね。

先生：そう。年齢や身長などの数量データは平均値を求めるけれど、血液型や性別などのカテゴリーデータはＡ型が何％、女性が何％というように比率を求めるんだ。データタイプによって集計の仕方は異なるわけだから、集めたデータがカテゴリーデータか数量データかを把握しておくことはとても重要なんだ。

莉子：はい。データの種類（数量ｏｒカテゴリー）に気をつけます。

先生：ただし、ちょっと例外があるんだ。小学生の時の通信簿は「とてもよい」「よい」「もう少し」といった段階評価じゃなかったかな？

莉子：ええ。3段階評価でした。

先生:この場合、数字に置き換えて平均値を求めてもいいんだ。あまり意味がないけど最大値や、最小値を求めてもいいよ。

莉子：さっきの血液型と何が違うのかしら。

先生：「とてもよい」「よい」「もう少し」というのは順序カテゴリーといって、並びに意味があるんだ。必ずこの順序か、逆の「もう少し」「よい」「とてもよい」のどちらかだ。「よい」「もう少し」「とてもよい」となっている通信簿はないよね。

莉子：たしかに。いつも並びは一緒だわ。

先生：このような場合には「とてもよい」を3点、「よい」を2点、「もう少し」を1点として平均を求めてもいいんだ。品質が「よい」「ふつう」「わるい」とか、サービスに「満足」「ふつう」「不満」なんかもそうだよ。