離散データ vs 連続データ：主な相違点

定量的なデータ、つまり測定可能なデータは、多くの企業が自社の製品や部門がどの程度うまくいっているかを判断するために見る情報です。

企業は、離散的なデータと連続的なデータ、両方のタイプの定量的なデータを測定することができます。これらのデータの違いや使い方を知ることで、より正確に情報を収集・分析し、企業の意思決定に役立てることができます。

このブログでは、離散データと連続データについて説明し、いくつかの例を挙げ、その違いについて説明します。

離散データとは？

ある特定の値しかとれないデータを離散データまたは離散値という。これは、数えることができるデータで、値の数が限られています。通常、整数または整数の形で提供されます。これらの価値は、一定のカテゴリーに収まるものでなければならず、細かく分割することはできません。

ディスクリートデータの例としては、以下のようなものがある：

自部門の人員規模
前四半期に獲得した新規顧客は何社ですか？
現在、在庫は何点ありますか？

しかし、1日の合計金額は、明確な1つの金額です。 1日にできる腕立て伏せの回数と体力の関係については、まだ解明されていません。時間をかけて集めたデータが多いほど、より多くの結論を導き出すことができます。

連続データとは？

連続的なデータとは、測定可能なデータのことです。このデータは、その値が固定されていないため、無限に異なる値をとることが考えられます。これらの指標を構成するのは、より小さな個々の要素もあります。

連続データの例としては、以下のようなものがあります：

個人の身長や体重
あなたの街の毎日の気温
活動やプロジェクトを終えるために必要な時間はどのくらいか

連続したデータの正しさがすべてです。これらのデータセットには小数点以下の変数が頻繁に含まれており、右端の数値はできるだけ長くなるようにしています。

このレベルの情報は、例えば、科学者、医師、メーカーが必要とするものです。

離散データと連続データの違い

統計解析には、離散データ形式と連続データ形式の両方が重要である。しかし、特定のデータ型について推論や仮定をする前に、両者の重要な違いを理解することが重要です。そこで、離散データと連続データの違いを確認してみましょう：

ディスクリートデータ	連続データ
特定の可算値をとる。	指定された範囲内の任意の測定値を取ります。
離散データとは、値と値の間に顕著なギャップがある情報のことです。	連続データとは、連続した系列で発生する情報のことです。
離散データは、離散的または明確な値で構成されています。	これと正反対に、連続的なデータには、範囲内に収まる値も含まれます。
離散的なデータは数えることができる。	連続したデータは数値化できる。
棒グラフは、離散的なデータを視覚的に表現するものです。	連続データは、ヒストグラムでグラフ化されます。
グループ化されていない度数分布は、単一の値に対する離散的なデータの集計を意味します。	一連の値に対して行われる連続データの集計をグループ化した度数分布という。
離散的なデータの場合、10-19、20-29、…のような分類は、重複しないか、相互に含まれる。	連続データの場合、10-20、20-30などの分類は重複しているか、相互に排他的である。
離散関数グラフは、離散的であるにもかかわらず、明確な点を示しています。	連続関数グラフの点同士を結ぶ折れ線。
頻度の高い離散データの例としては、生徒数、子供数、靴のサイズなどがあります。	一般的な連続データの種類としては、身長、体重、時間、温度、年齢などがあります。