
Japanese: 
あたらしいquestion of the dayへようこそ！
量的変数を記述する方法に関する複数の動画の後、
今日は、質的変数の系列を記述する方法を問います。
たとえば、消費者のグループのブランド選好。
我々は、フラット・ソーティング、
最頻値、および円グラフを用いて、
この質問に答えます。
これがオンライン靴販売プラットフォームの顧客
の標本に関するデータセットです。
彼らは様々な変数で記述されています。
質的変数によって顧客を記述しようとしています。
彼らのブランド選好です。
質的変数がとり得る様々な値は、
水準、またはカテゴリと呼ばれます。
ここでカテゴリは、brand A、
Ｂ，ＣおよびＤです。

Italian: 
Benvenuti al nuovo quesito del giorno!
Dopo diversi video su come descrivere le variabili quantitative,
oggi ci chiediamo, come possiamo descrivere una serie di dati qualitativi?
Per esempio, la preferenza di un marchio, di un gruppo di consumatori.
Risponderemo a questa domanda usando
flat sorting, moda e i grafici a torta.
Ecco un dataset relativo ad un campione di clienti provenienti
da una piattaforma che vende scarpe online.
I clienti sono descritti da diverse variabili.
In particolare si vogliono descrivere utilizzando una variabile qualitativa:
la loro preferenza rispetto al marchio.
I diversi valori che una variabile qualitativa può assumere,
sono chiamati livelli o categorie.
In questo caso, le categorie corrispondono ai marchi A, B, C e D.

Japanese: 
我々は、この変数の中の各カテゴリの
発生数をカウントして、
それらの数を度数の形式、
またはパーセンテージの形式で表現できます。
この手法をフラット・ソーティングと呼びます。
フラット・ソーティングで最も度数の多いカテゴリに
注意を払うことは興味深いことです。
このカテゴリが最頻値と呼ばれるものです。
ここで、最頻値はbrand Cです。
したがって、brand Cは、我々の顧客データベースで
最も人気のあるブランドです。
データ記述に行って、
記述統計をクリックしてください。
質的変数フィールドで
preferred brand 列を選択してください。
出力タブで、
見たい統計量を選択します。
最頻値、カテゴリ、
カテゴリあたりの度数、
そしてカテゴリあたりの相対度数。

Italian: 
Siamo in grado di contare il numero di occorrenze per ciascuna categoria
relativa a questa variabile,
ed esprimere questi numeri come frequenze o percentuali.
Questa tecnica è chiamata flat sorting.
È interessante prestare attenzione
alla categoria più frequente nella flat sorting.
Questa categoria è chiamata moda.
In questo caso corrisponde al Marchio C.
Il Marchio C è quindi il più popolare
nel database dei nostri clienti.
Vai in Descrizione dei dati, poi clicca su statistiche descrittive.
Nel campo Variabili Qualitative,
seleziona la colonna preferred brand.
Nella finestra degli output,
seleziona le statistiche che desideri vedere
moda, categoria, frequenza per categoria
e frequenze relative per categoria.

Italian: 
Nella finestra dei grafici, attivare grafici a barre e grafici a torta.
Clicca su OK.
Ecco i risultati:
visualizziamo la moda,
in aggiunta alle frequenze e alle percentuali associate ad ogni categoria.
I grafici a barre riportano
la frequenza sull’asse Y, e i livelli sull’asse X.
I grafici a torta hanno una sezione per categoria.
La superficie di ogni sezione è proporzionale alla
frequenza della categoria.
Le variabili quantitative possono essere divise in classi.
Le classi ottenute possono essere descritte usando gli
strumenti descrittivi delle variabili qualitative
Per esempio, a volte è più conveniente descrivere
le classi d’età invece che i valori quantitativi d’età.
Ora che abbiamo descritto variabili isolate,
perché non descrivere il legame fra le coppie di variabili?

Japanese: 
チャートタブで棒グラフと円グラフを選択します。
ＯＫをクリックしてください。
これがその結果です。
我々は最頻値、
さらに各カテゴリの度数および相対度数を得ます。
棒ブラフはＹ軸に度数、
Ｘ軸に水準を表します。
円グラフは、カテゴリごとに1つのセクションがあります。
各セクションの面積が、
そのカテゴリの度数の割合です。
量的変数をクラスに分割することも可能です。
得られたクラスは質的変数の記述ツールを
用いて記述できます。
たとえば、
しばしば、年齢の量的変数の代わりに、
年齢クラスを記述するのがより都合がよいです。
我々は分離された変数を記述しました。
変数の対の間の関係性を記述してみませんか？
たとえば、

Italian: 
Per esempio, la preferenza del marchio in base all’origine geografica.
Questo sarà l’argomento del prossimo quesito del giorno:
parleremo delle crosstab.
A presto!
Subtitles : GMSL

Japanese: 
出身地によるブランド選好。
これが次回のquestion of the dayのトピックです。
我々はクロス表について述べます。
それではまた。
