変数の種類について
調査や実験の結果として、数々のデータが得られます。
それらのデータを取り扱う際には、どのような性質を持つか、
意識する必要があります。
ここでは、変数の種類を大別する「質的変数」「量的変数」および
「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」について解説します。
質的変数について
質的変数は、データを数量で表すことができない変数です。
例えば、「性別」「職業」「居住地」「評価 (A,B,C評価など)」が該当します。
「評価」のように、順序がある変数 (A→B→C)もあれば、
「性別」のように、順序がない変数も含まれます。
量的変数について
量的変数は、データを数量で表すことができる変数です。
例えば、「身長」「体重」「気温(℃)」「偏差値」が該当します。
「身長」のように、比に意味がある変数もあれば、
「偏差値」のように、比に意味がない変数も含まれます。
「比に意味がある」については、
後の「間隔尺度」「比例尺度」の項目で解説します。
4つの尺度について
全項までで解説した「質的変数」「量的変数」については、
それぞれの値が持つ性質の意味より、「尺度」として細分され、
「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」が存在します。
名義尺度
質的変数のうち、順序に意味がない変数が該当し、
前例における「性別」「職業」「居住地」が該当します。
これらは、どのカテゴリに属するかどうかだけに意味があります。
分類のためには使えますが、大小関係 (優劣) を比較することはできません。
「社会的地位の順位があるじゃないか！」という意見は、
現代社会においてナンセンスです。
順序尺度
質的変数のうち、順序に意味がある変数が該当し、
前例における「評価 (A,B,C評価など)」が該当します。
こちらは、大小関係 (優劣) を比較することができます。(A→B→C)
しかし、間隔には意味を持っていないので、
A→Bの優劣差と、B→Cの優劣差は同じではなく、意味はありません。
間隔尺度
量的変数のうち、比に意味がない変数が該当し、
前例における「気温(℃)」「偏差値」が該当します。
例えば偏差値について、偏差値50 と 70 では、1.4倍大きな値ですが、
優秀さは、1.4倍であるとは言えません。
ただし、値の間隔差には意味があるので、基準である50から見て、
偏差値40(基準から10離れている)の人と、
偏差値70(基準から20離れている)の人とでは、70の方が珍しい人と評価できます。
偏差値の意味については、以下の記事にまとめています。
比例尺度
量的変数のうち、比に意味がある変数が該当し、
前例においては、「身長」「体重」が該当します。
「比に意味がある」とは、値0が絶対的なものであり、
値が●倍であれば、意味も●倍になるものを言います。
身長が、100cmと150cmの人については、
150cmの人が1.5倍大きな測定値を持ち、実際に、1.5倍大きな体を持っています。
まとめ
変数の種類を大別する「質的変数」「量的変数」に分類でき、
これらは、値が持つ意味より、4つの尺度
「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」に分類ができます。
質的変数：データを数量で表すことができない変数
→名義尺度：質的変数のうち、順序に意味がない変数
→順序尺度：質的変数のうち、順序に意味がある変数
量的変数：データを数量で表すことができる変数
→間隔尺度：量的変数のうち、比に意味がない変数
→比例尺度：量的変数のうち、比に意味がある変数
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