山下菜々子
ニックネーム： ななこ / なぁちゃん 年齢： 29歳 性別： 女性 職業： フリーランスWebライター・ブログ運営者（主にライフスタイル・京都観光・お得情報・ Amazonセール解説が得意） 通勤場所： 京都市内のコワーキングスペース（四条烏丸あたりの「大きな窓のある静かな席」を定位置にしている） 通勤時間： 自転車で約15分（気分転換に鴨川沿いのルートを通るのが密かな楽しみ） 居住地： 京都市中京区・二条城の近くにある1LDKの賃貸マンション （築浅で静か・カフェ徒歩圏内が決め手。観葉植物と北欧っぽいインテリアで揃えている） 出身地： 京都府京都市伏見区（酒蔵の景色が大好きで、今でも週末に散歩しに行く） 身長： 158cm 血液型： A型（几帳面だが、好きなことに没頭すると周りが見えなくなるタイプ） 誕生日： 1996年9月14日（乙女座で「計画派だけどロマンチスト」） 趣味： カフェ巡り（特に町家カフェが好き） 読書（エッセイ・恋愛小説・ビジネス書） コスメ研究（新作チェックが日課） 京都の穴場スポット巡り 朝の鴨川ランニング Amazonタイムセールを監視すること（もう職業病） 性格： 穏やかで聞き上手。慎重派だけど、ハマると一気に突き進むタイプ。 好奇心旺盛で「面白いものを見つけたら人に話したくなる」性格。 メンタルは強めだけど、実はガラスのハートのときもあり。 ひとり時間が好きだが、仲の良い友達とまったりおしゃべりも大好き。
ノミナル値と中央値の違いを理解する基本のキホン
ここではノミナル値と中央値という、データを読み解くときに使われる「値の性質」と「統計量」について、基礎の基礎から丁寧に説明します。
まず大事なのは、ノミナル値とは「区別だけを示す値」で、順序や大きさを比較できないカテゴリのことを指します。
例として「髪の色（黒・茶・金・赤）」などを挙げると分かりやすいです。
この種類のデータは“数として扱えない”点が大きな違いです。
つまり足し算や平均をとっても意味がありません。
一方で中央値は、データを一定の順序で並べたときの“真ん中の値”を指す、数値的な指標です。
数字データだけでなく、順序があるデータにも適用できます。
したがってノミナル値はカテゴリの分布を表すが、中央値は順序データの中央を示すという大きな性質の違いがあります。
具体的な例を見てみましょう。ノミナル値の例として、クラスの好きな色を尋ねる場面を考えます。
「赤・青・緑・黄」という回答が出たとき、色の順序は自然には決まりません。そのためこのデータの要点は“どの色がどれくらい多いか”という頻度を伝えることです。
この時に使う代表的な指標は、モード（最頻値）や分布の形です。
中央値は使えない、という点を誤解するときに役立つポイントです。
具体的には、ノミナル値のデータを扱うときは、カテゴリごとの頻度を集計して棒グラフや円グラフで視覚化することが多いです。
一方で中央値は、数値データを並べ替えたときの中央の値を取り出して「データの中心」を伝えます。
例えばテストの点数のようなデータを扱うとき、中央値を用いると「極端に低い点数や高い点数」に引きずられず、クラス全体の“真ん中の実力”を表せます。
この違いを理解しておくと、資料作成時に“何を比較しているのか”が分かりやすくなります。
実生活での使い方と理解のポイント
日常のデータを扱うとき、ノミナル値と中央値を適切に使い分けることが大切です。
ノミナル値が活躍する場面は、カテゴリの数や分布を見たいときや、どのカテゴリが多いかを知りたいときです。
例えばクラスの好きなスポーツを聞くとき、「サッカー・野球・水泳・陸上」などのカテゴリが並びます。このとき、どのスポーツが人気かを語るには「頻度」や「モード（最頻値）」を使うのが適切で、平均や中央値は意味を持ちません。
中央値は数字データに強い味方です。
テストの点数、クラスの身長、日別の降水量など、並べ替えができるデータには中央値を用いると、偏りの影響を受けにくい“実際の中心”が見えてきます。
特に分布が歪んでいるときには、平均値より中央値の方がデータの“真ん中”をよく表します。
この違いを知っておくと、発表資料の作成やレポートの際に、適切な指標を選べるようになります。
ここでは簡単な実践手順を挙げます。
1) データの種類を確認する（ノミナル/順序/間隔/比）
2) ノミナルデータの場合は頻度を整理してモードを見つける
3) 数値データの場合はデータを昇順に並べる
4) データが偶数個の場合は中央の2値の平均をとるなどのルールで中央値を求める
5) 分布の形を見て、平均と中央値のどちらを報告するべきか判断する
データを「何のデータか」「どう測られたか」を知ることが、統計を正しく使う第一歩です。
ノミナル値と中央値は、それぞれの性質に合わせて使い分けることが、読み手に伝わる説得力の高い資料づくりにつながります。
友だちとノミナル値と中央値の話をしていたとき、ノミナル値は色や種類のように並べても順番に意味はないと気づいたんだ。例えば“赤・青・緑”という色カテゴリを並べても、どれが大きいとか小さいとかの比較はできない。しかし中央値は、データを並べて真ん中の値を取り出す作業だから、点数の並び方や年齢の段階を語るときに役立つんだ。二人で議論した結果、ノミナル値は“分類の道具”、中央値は“中心点を示す道具”だという結論に落ち着いた。こうして言い換えると、混乱を避けやすくなるよ。
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