測定の四つのスケール

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データは、公称、順序、間隔、または比率の四つのスケールのいずれかに分類することができます。 測定の各レベルには、知っておくと便利ないくつかの重要な特性があります。 たとえば、比率スケールのみに意味のあるゼロがあります。

円グラフは、名目変数のグループ（すなわちカテゴリ）を表示します。

1. 公称スケール。 ノミナル変数(カテゴリカル変数とも呼ばれます)は、カテゴリに配置できます。 それらは数値を持たないため、加算、減算、除算、または乗算することはできません。 順序があるように見える場合は、代わりに序数変数がある可能性があります。

序数スケールはランクに応じて分類されます。

2. 序数スケール。 序数スケールには、順番に配置できるものが含まれています。 例えば、最も暑いから最も寒い、最も軽いから最も重い、最も裕福から最も貧しい。 基本的に、データを1位、2位、3位（など）でランク付けできる場合は、序数スケールのデータがあります。

3. 間隔のスケール。 区間スケールは、意味のある分割を持つ数を順序付けました。 温度は間隔スケールにあります：90と100の間の10度の差は、150と160の間の10度と同じことを意味します。 それを高校ランキング（序数）と比較して、1位と2位の差があるかもしれません。01と10日と11日の間。5. 意味のある分割がある場合は、間隔スケールに何かがあります。

重量は比率スケールで測定されます。

4. 比率のスケール。 比率のスケールは、1つの大きな違いがある区間のスケールとまったく同じです：ゼロは意味があります。 たとえば、高さがゼロの場合は意味があります（存在しないことを意味します）。 それをゼロの温度と比較してください、それは存在していますが、それは特に何も意味しません（確かに、摂氏スケールでは水の凝固点ですが）。

Agresti A.(1990)カテゴリカル-データ分析. ジョン・ワイリー・アンド・サンズニューヨーク州出身。
Dodge,Y.(2008). 統計の簡潔な百科事典。 スプリンガー
Everitt,B.S.;Skrondal,A.(2010),The Cambridge Dictionary of Statistics,Cambridge University Press.

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