カテゴリデータの重要な機能は次のとおりです。
* 非数値： 数や測定は含まれません。
* 離散： 個別の別々のカテゴリがあり、それらの間に値はありません。
* 定性： 量ではなく品質または特性を説明しています。
カテゴリデータの例：
* 性別： 男性、女性、非バイナリ
* 色： 赤、緑、青
* 動物種： 猫、犬、鳥
* 婚status状況： 独身、既婚、離婚
* 教育レベル： 高校、学士号、修士号
* 政治的所属： 民主党、共和党員、独立
カテゴリデータの種類：
* 名目： カテゴリには自然な順序がありません（色など）。
* 順序： カテゴリには自然な順序があります（例：教育レベル）。
カテゴリデータの操作：
* 分析： カテゴリデータの平均化など、従来の算術操作を実行することはできません。代わりに、周波数カウント、パーセンテージ、カイ二乗テストなどの手法を使用します。
* 視覚化： バーチャート、パイチャート、およびヒストグラムは、一般的にカテゴリデータを視覚化するために使用されます。
測定またはカウントを表す数値データとは対照的に、カテゴリデータは分類とグループ化に関する情報を提供します。
