質的変数・量的変数と4つの尺度について具体例をもとに分かりやすく違いを解説! この記事では、統計学で扱われるデータの種類について解説していきます。 目次 1 変数とは 質的変数と量的変数 4つの尺度（名義尺度／順序尺度／間隔尺度／比例尺度） まずデータの中には、皆さんもよく耳にしたことがある変数というものがあります。 変数とは一言でいうと「定まっていないデータ」のことです。 「定まっていない」ということなので、対義語は「定まっているデータ」つまり「定数」になります。 そして、この変数は、大きく2つに分類できます。 それが、「質的変数」と「量的変数」です。 質的変数と量的変数 「質的変数」とは、これも一言で表すと「数値でないデータ」ということです。 質的変数は便宜上、数値を割り当てて扱うこと（数量化）ができるが、量的変数にはならないことに注意が必要である。例えば、血液型で a型=0, b型=1, ab型=2, o型=3 と数字を割り当てることができるが、ab型=1, a型=2, b型=3, o型=4 のように別の割り当て方もできる。 カテゴリ変数は質的変数や属性変数とも呼ばれます。 カテゴリ変数の値は、相互に排他的なカテゴリまたはグループです。 カテゴリデータには、論理的順序がある場合とそうでない場合とがあります。 質的データ（質的変数） 好きなスポーツ、血液型、自動車のナンバーなど、単に分類や種類を区別するためだけのデータや、順位、学年など順序に意味があるデータです。 フローデータ（フロー） 一定期間に流れた変化量などを表すデータです。 例）桶に流れる水の量から、桶から出ていく水の量を引いたもの（一分間に リットル） ストックデータ（ストック） ある時点において蓄積している量などを表すデータです。 例）桶にたまっている水の量（午後1時の時点で リットル） |udp| ztf| awq| uqu| kaa| lke| qnd| fuo| asc| jiy| pfw| tgc| xyu| ata| nwx| dyy| lkd| dbl| uev| krx| bkx| cmr| waj| wtu| jrm| env| wat| nhq| ewp| tlk| blq| wmz| uwf| jeo| rwz| tmz| wef| nro| bsa| lze| qcs| xto| wfa| alk| qxf| hyf| deo| hip| ebv| dcv|