質的変数と量的変数
summary
データの種類の分類方法
質的変数
質的変数はカテゴライズ（分類）である。
カテゴリ間に順序が存在する場合としない場合がある。
入力インターフェースがラジオボタン、チェックボックスなどの選択式になる。
名義尺度
順序が存在しないものを名義尺度と呼ぶ。
大小、高低、良し悪し、などが判断できないもの。
例：性別、出身地など。
順序尺度
順序が存在するものを順序尺度と呼ぶ。
大小、高低、良し悪し、などが判断可能なもの。
例：通知表の5段階評価、病状の進行度合い
量的変数
数値で表現される変数。
間隔尺度と比例尺度に分かれる。
入力インターフェースがスライダーや数値の直接入力になる。
間隔尺度
数値の間隔に意味があり、比例に意味はないもの。
例：西暦、摂氏温度
比例尺度
0に絶対的な意味（0はそれが存在しないということを示す）のあるもの。
例：身長、距離
※量的変数にはもう1通りの分類もある
離散変数
一定間隔の整数値（離散値）を取る変数。
例：世帯人数、居室の数、１週間に運動を行った日数
連続変数
連続した実数値を取る変数。
例：時間、身長・体重、距離
100点満点の試験の点数は厳密的には0点から100点までの離散変数であるが、変数の取りうる値が多いため連続変数として扱うことが多い。
どの程度値が多いと連続変数として扱うかは解析の目的等によって決められる。
【📝メモ】解析目的等とはどう考えるのか不明瞭