データの種類によって、使える分析手法が異なり、分析に工夫が必要になることは少なくありません。
データを収集して分析するときに、データの種類を区別できることは必須の知識です。
前回は、チョコレートの好み（ダーク、ミルク、ホワイト）のアンケート結果をグラフ化しました。ダーク、ミルク、ホワイトのようなデータは、定性的なカテゴリーデータと呼ばれます。では、数字であれば定量的なデータと言えるのでしょうか。
今回はデータの種類について深掘りします。
名義尺度
ダークを１、ミルクを２、ホワイトを３のように一対一対応で番号をふります。チョコレートの種類の名称が番号に置き換わっただけなので、「１，２，３」自体の平均値２を計算することに意味はありません。
名称を数字に置き換えることをコード化と言い、コード化されたデータは名義尺度に当てはまります。名義尺度とは、名称が意味を持つ尺度という意味です。
順序尺度
「あてはまる」を５，「ややあてはまる」を４，「どちらともいえない」を３、「ややあてはまらない」を２、「あてはまらない」を１としたアンケートをよく見かけます。
このとき、あてはまり度合いとしては１が最低で５が最高です。１から５には順位がありますが、５と４であてはまり具合がどれくらい違うのかはわかりません。また、「ややあてはまる」は４だから、「ややあてはまらない」２の２倍という数値計算にも意味がありません。
このように、順位はあるものの定性的な域を脱しないデータは順序尺度にあてはまります。
間隔尺度
時刻は、０時から２４時まで１時間間隔で刻まれます。２４時が１２時の２倍、という数値計算に意味はありませんが、間隔をとって、４時間は２時間の２倍、という計算には意味があります。
このように、０が決まっていて、間隔の比率に意味があるデータは間隔尺度にあてはまります。温度も間隔尺度です。
比率尺度
比率尺度では、その名の通り、２つの値の比を計算することができます。例えば、１００円は５０円の２倍です。また、０は何もないを意味します。金額だけでなく、重さ、長さなど比率尺度にあてはまります。
参考書籍
ビジネス統計学上 COMPLETE BUSINESS STATISTICS ダイヤモンド社
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