【統計学の基礎1-2】４つの尺度（名義尺度／順序尺度／間隔尺度／比例尺度） | 最も関連性の高い知識をカバーしました尺度 意味

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この講義では、質的変数と量的変数のスケールによる分類を見ていきます。 まず、質的変数には、名義尺度と順序尺度があります。 名義尺度は、上記の定性的な例の性別や名前など、単なるカテゴリの「数値以外の」データです。 一方、序数尺度は、数値ではなく順序を持つ質的変数です。 たとえば、ランキングは順序尺度です。 ランキング1は、ランキング5よりも上位など、大きさで比較できる変数です。つまり、順位のある変数です。 序数スケールは数値であり、数値ではありません。 少し判断が難しく感じますが、ランキングは数字ではありません。 たとえば、ランキング順で平均値を取得することはできません。 1 位、2 位、3 位、4 位、5 位の平均を 3 位として計算することはできないため、ランキングの数字に数値的な意味がないことがわかります。 次に、量的変数について話しましょう。 まず区間尺度は数値データですが、「0」では意味をなさない量的変数になります。 つまり、「0＝なし」という意味ではないということです。 たとえば、気温と年です。 0 度は温度がないという意味ではなく、相対温度として 0 度として表されます。 AD は西暦 0 年がないという意味ではありません。 最後に、比例スケールがあります。 比例スケールは、間隔スケールの 0 で意味を持つ量的変数です。 つまり、0=いいえという意味の尺度です。 たとえば、価格または高さが 0 の場合は価格が無料であることを意味し、高さの場合は高さが存在しないことを意味します。 また、比例スケールなどの比率、つまり倍数を表すこともできます。 たとえば、身長 2 メートルの人物は、身長 1 メートルの人物の 2 倍の身長として表現できます。 前述の間隔スケールの西暦では、比率を取ることはできません。 これは、2000 年が 1000 年の 2 倍の長さであるとは言えないためです。 過去の試験では、質的変数と量的変数の区別や尺度の区別がよく使われたようですが、瞬時に判断できるようにしないと戸惑うこともあります。 ここで説明した点に基づいて決定を下せるようにしてください。

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