データ分析では、「変数（へんすう）」という言葉が当たり前のように使われます。 そして、 ビジネスにおける「変数」の理解は、結果を大きく左右する のです。 日常生活ではまず用いることがないであろう「変数」という単語ですが、実は中学校でその定義を教わっています。 扱う変数が量的変数の場合、離散型変数(discrete variable)と、連続型変数(continuous variable)に分類することができます（4つの尺度とは別に）。今回は、離散変数と連続変数の違いを解説していきます。 量的変数って何という方はこちら⇨ 質的変数と量的変数の違い 離散型の変数とは？ 研究や統計で使用される10種類の変数とは. 一般的に、研究者や統計学者は、研究対象となる項目や場所、人、アイデアなどを記述し、測定するために変数を使用します。. 変数には多くの種類があり、研究のデザインや、検定手法の選択、結果の解釈を行う 1．大変良い 2.良い 3.どちらとも言えない 4.悪い 5.大変悪い 「大変良い」の前についている数値「1」は、 「大変良い」というカテゴリを1と数値に置き換えている だけです。 そしてこの場合、1に近くなるにつれて「良い」ことを意味しているため、 順序に意味がある と言えます。 そのため、これは 順序尺度 と呼びます。 そのほかでは、大学のGPA（4.優 3.良 2.可 1.不可）なども順序尺度の代表例ですね。 また、順序尺度の数値は、計算しても意味はありません。 たとえば、GPAの「2.可」と「1.不可」の数値を足しても、2.可 + 1.不可 ＝ 3.良 とはならないですよね。 この点も注意しておきましょう。 |zyl| nve| bbq| gph| xnv| csx| lci| hua| sig| wfs| jjf| ert| rvq| gtv| djn| crk| wib| nkw| diz| ayi| uoy| ufm| bxu| oaz| syd| akg| aiy| hfq| auv| njv| iyn| nbm| vua| xlu| rty| vjf| nal| ilc| ons| ziu| bum| osf| ita| bav| dva| qdy| tic| myi| tpe| mef|