【単位を持つデータと持たないデータ：意味を見失わないための基本原則】

2025年7月11日 2025年7月11日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

前回は、共分散と相関係数の違いを学びましたね。
割り算によって「比較可能な形」に変換するというアイデアが、そこでも活きていました。

今回は、その続きとして、データ分析をするうえでとても重要な視点をお伝えします。

それが、「単位を持つデータと、持たないデータの違いを見極める」というテーマです。

一見地味に思えるかもしれませんが、この違いを意識することで、

どのデータをそのまま使ってよいか
どれを変換・標準化すべきか
意味のある計算・意味のない計算を見分ける

といった判断がグッと的確になります！

1. 「単位」とは何か？

まず、単位とは「量の大きさや種類を示す記号」のことです。

たとえば：

身長 → cm（センチメートル）
体重 → kg（キログラム）
時間 → 秒（second）
価格 → 円（JPY）

これらはすべて「物理的な意味や測定の基準」を持っています。
つまり、数字そのものだけでなく、何を測っているのか？が分かるのが「単位のあるデータ」です。

2. 単位のないデータとは？

一方で、次のようなデータには単位がありません。

標準化されたzスコア
相関係数（r）
正規化された値（0〜1の範囲）
カテゴリを表す数（例：男性=0、女性=1）

これらは「相対的な位置や関係性」を表しています。
つまり、意味の中心が“関係性”や“位置”にあり、“実際の大きさ”ではないのです。

3. 単位がある／ないデータの違いを表で確認！

種類	単位	使い方の例
身長	cm	人間の平均身長と比較
体重	kg	BMIを計算する
標準得点（z）	なし	テストの成績を比較する
相関係数（r）	なし	関連性を測る
価格	円	売上や支出を計算する
正規化された値	なし（0〜1）	データのスケーリングに利用

4. どう使い分けるの？

● 単位があるデータ

→ 実体のあるものを測っているので、「そのまま意味を持つ」

例：身長が160cm → その人がどのくらいの高さなのか、直感的に理解できる。

● 単位がないデータ

→ 比較・分析のために「変換されたもの」なので、単独では意味が弱い

例：zスコアが2.1 → 「平均よりかなり高い」という相対的な意味。

つまり、

単位があるデータ → “何”を表しているかに注目
単位がないデータ → “どの位置にあるか”“どう比較できるか”に注目

5. 割り算で単位が消えることに注意！

前回の相関係数でも出てきましたが、割り算をすると単位が消えることがあります。

たとえば：

$\frac{\text{身長（cm）}}{\text{標準偏差（cm）}}$

これは「zスコア」の計算と同じですが、cm/cm = 1（無次元）となり、単位が消えます。

つまり、「比率」「相対値」「位置づけ」を示すときには、単位がなくなるという特徴があるのです。

これは便利でもありますが、「元の意味が薄れる」というデメリットもあるので、扱いには注意が必要です！

6. 例えで理解しよう！

たとえるなら……

単位のあるデータ：体温計の実測値（36.5℃）
単位のないデータ：「今日熱っぽいな〜」という感覚を数値化したもの

後者は比較には便利ですが、実体がないので、医者に見せるにはちょっと物足りないですよね？

まとめ

単位があるデータは「何を測っているか」が明確
単位がないデータは「位置・関係性・スケーリング」が主目的
割り算で単位は消えるが、それには「意味を抽象化する」という利点と危険がある

次回予告：ログ変換と割り算の関係

次は、「ログ変換」という、統計でも機械学習でもよく出てくる操作を取り上げます！

「なんでいきなり“対数”をとるの？」
「掛け算や割り算が、足し算や引き算になるって本当？」

そんな疑問を一つひとつ解消しながら、割り算との関係にも切り込んでいきます！

どうぞお楽しみに！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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