データ・データセットの種類
データには様々な種類があります。それぞれの種類ごとにデータの見方、使用するグラフ、分析の手法が異なってくるので、どのような特徴があるのかを知っておくのは非常に重要です。
代表的なデータの分類としては、量的データと質的データ、フローデータとストックデータ等があります。
量的データ（量的変数）
枚数、身長、金額など、数値で推し測ることができ、数字の大小に意味をもつデータです。
■連続データ
身長、時間、気温など、途切れることなく連続して続き、どこまでも細かく測ることができるデータ
例）175.0 cmの次は175.000……001cm
■離散データ(非連続データ)
人数、回数など、整数として表現されるデータで、一般的に連続して測ることができないデータ
例）人数を数える時、1人の次は一般的に２人であり、1.00……001人とは数えない。
質的データ（質的変数）
好きなスポーツ、血液型、自動車のナンバーなど、単に分類や種類を区別するためだけのデータや、順位、学年など順序に意味があるデータです。
フローデータ（フロー）
一定期間に流れた変化量などを表すデータです。
例）桶に流れる水の量から、桶から出ていく水の量を引いたもの（一分間に○リットル）
ストックデータ（ストック）
ある時点において蓄積している量などを表すデータです。
例）桶にたまっている水の量（午後1時の時点で△△リットル）
データセットの種類
どのようなデータを集めるかによって、分析できる内容が変わってきます。分析の目的に沿ったデータセットを選択しましょう。
※ここで言うデータには、個人の身長の推移など個別のデータも含みます。
時系列データ
一つの項目について時間に沿って集めたデータを時系列データといい、時間に沿った変化を分析することができます。時系列データを分析する際は季節変動などに注意する必要があります。
例1：A県の平成21年～25年の人口のデータ(図1の1)
例2：千早数さんの過去3年間の身長のデータ
横断面データ（クロスセクション・データ）
ある時点における場所・グループ別などに記録した複数の項目を集めたデータのことです。同一時点での複数項目間の分析ができます。
例1：平成22年1月時点のA県の世帯数、人口、事業所数(図1の*2)
例2：河田計さんの英語、数学、国語の期末試験の点数
コーホートデータ
生まれた年ごとに記録し、経過時間に沿って集計したデータをコーホートデータといいます。このデータでは、人口や就業率の推移を世代ごとに比較分析することができます。
パネルデータ
一般的にパネルデータとは、同一の標本について、複数の項目を継続的に調べて記録したデータとされており、項目間の関係を時系列に沿って分析することができます。
通常の継続的に行われる調査では、調査時点ごとに調査される標本が異なることがありますが、パネルデータの場合は、標本を入れ替えること無く、同一の標本に対して継続的に調査されたデータを使用することに特徴があります。
例：A企業の平成21年～25年の従業員数、売上金額、仕入額など(図2)
