質的変数
データの種類を大別すると、質的変数と量的変数があり、尺度としては、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度があります。
質的変数：データを数量で表すことができない変数
→名義尺度：質的変数のうち、順序に意味がないデータが該当
→順序尺度：質的変数のうち、順序に意味があるデータが該当
量的変数：データを数量で表すことができる変数
→間隔尺度：量的変数のうち、比に意味がないデータが該当
→比例尺度：量的変数のうち、比に意味があるデータが該当
質的変数は、データを数量で表すことができない変数です。
例えば、性別、職業、居住地、評価（ABC評価など）が該当します。
評価のように、順序がある変数（A→B→C）もあれば、性別のように、順序がない変数も含まれます。
質的変数の尺度
データの4つの尺度（名義、順序、間隔、比例尺度）の内、質的変数で用いられる尺度は、名義尺度と順序尺度です。
名義尺度
質的変数のうち、順序に意味がないデータが該当し、性別、職業、居住地などが該当します。
どのカテゴリに属するかだけに意味があり、分類のためには使えますが、大小関係・優劣を比較することはできません。
順序尺度
質的変数のうち、順序に意味があるデータが該当し、ABCでランク付けする評価などが該当します。
大小関係・優劣を比較することはできますが、間隔には意味がなく、A→Bの差と、B→Cの差は同じではありません。
質的変数のまとめ
質的変数は、データを数量で表すことができない変数で、データの尺度は、名義尺度と順序尺度があります。
名義尺度は、順序に意味がないデータが該当し、順序尺度は、順序に意味があるデータが該当します。
量的変数
データの種類を大別すると、質的変数と量的変数があり、尺度としては、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度があります。
質的変数：データを数量で表すことができない変数
→名義尺度：質的変数のうち、順序に意味がないデータが該当
→順序尺度：質的変数のうち、順序に意味があるデータが該当
量的変数：データを数量で表すことができる変数
→間隔尺度：量的変数のうち、比に意味がないデータが該当
→比例尺度：量的変数のうち、比に意味があるデータが該当
量的変数は、データを数量で表すことができる変数です。
例えば、身長、体重、気温(℃)、偏差値が該当します。
身長のように、比に意味がある変数もあれば、偏差値のように、比に意味がない変数も含まれます。
量的変数の尺度
データの4つの尺度（名義、順序、間隔、比例尺度）の内、量的変数で用いられる尺度は、間隔尺度と比例尺度です。
間隔尺度
量的変数のうち、比に意味がないデータが該当し、気温(℃)、偏差値などが該当します。
例えば偏差値について、50、51、52…と等間隔に続きます。
偏差値50→70は1.4倍ですが、学力は1.4倍どころではありません。
（偏差値50は上位50%、偏差値70は上位2.3％の学力です。）
このように、等間隔な値ではあるものの、「何倍」という比の表現に意味を持たない尺度です。
比例尺度
量的変数のうち、比に意味があるデータが該当し、身長、体重などが該当します。
これは、データがx倍であれば、意味もx倍になるデータが該当します。
例えば身長について、100cm→150cmは1.5倍で、実際の背の高さも1.5倍を意味しています。
量的変数のまとめ
量的変数は、データを数量で表すことができる変数で、データの尺度は、間隔尺度と比例尺度があります。
間隔尺度は、比に意味がないデータが該当し、比例尺度は、比に意味があるデータが該当します。
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