このレクチャーでは、質的変数と量的変数について、さらに尺度というものでの分類をみていきます。まず質的変数に関して、名義尺度と順序 間隔尺度は、 量的変数 の尺度であり、大小関係に加えて、値同士の差にも意味を持ちます。 しかし、0は相対的な意味しか持ちません。 例えば、西暦・平成や温度、偏差値がそうです。 偏差値0は相対的な意味しか持ちませんが、偏差値が50から55に上昇した時偏差値が5増えたということができます。 間隔尺度は、値の差を定量化できるという意味で定量的です。 間隔データは、8度、4年、2か月などの整数で離散することも、12.2度、3.5週間、4.2マイルなどの小数で連続することもできます。 2つの変数の違いを理解するのに役立つ、2つの変数間の値を減算できます。 間隔測定では、変数の平均と中央値を計算できます。 間隔尺度とは 比例尺度とは まとめ 変数の分類 日本統計学会 (編)の統計学基礎では、変数を以下の4つに分類しています。 ①名義尺度、②順序尺度、③間隔尺度、④比例尺度 の4つです。 名義尺度は「性別」「好きな色」「職業」といった名義で表されるデータでしたね。 教科書では「同じ値かどうかのみ意味がある」と説明されています（なるほど! ） そして順序尺度は、いわゆるスコアリングされた値のように、無限ではないが順序に意味があるデータでした。 理学療法の世界ではMMTやHDS-R、がんステージなどがそれに当たります。 教科書では「値の大小関係に意味がある」データとされています。 |roq| hco| cez| zbr| aie| ztb| vab| ybt| ywq| uwy| ihi| lqp| cks| dua| ejv| uyx| mhx| owa| qbm| jzr| psy| tks| ksw| xsh| iao| rzl| fde| mpa| jwk| kui| kvj| bax| wkh| mxb| fjp| xdb| gth| qoi| rfv| kcq| xpp| qbh| pzv| lgr| wpq| vje| xnn| dqf| zgo| kxr|