尺度

データを測定する基準の種類で、名義尺度（分類のみ）、順序尺度（順序に意味がある）、間隔尺度（差に意味がある）、比例尺度（比にも意味がある）の4つの水準がある。尺度によって、適用できる統計量や分析の手法が異なる。

データの測定値がもつ性質による分類で、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の4つの水準がある。後のものほど情報量が多く、名義尺度では度数や最頻値、順序尺度では中央値、間隔尺度以上で平均や標準偏差、比例尺度で比率が意味をもつなど、適用できる統計手法が決まる。

身長、売上金額、気温のように、数値の大きさに意味があり、四則演算や平均の計算ができるデータ。尺度でいえば間隔尺度と比例尺度に当たり、値が連続する連続データと、個数のように飛び飛びの値をとる離散データに分けられる。カテゴリを表す質的データと対比される。

性別、血液型、満足度の段階のように、分類や順位を表すデータで、カテゴリカルデータとも呼ぶ。数値で符号化しても大きさや差には意味がなく、集計は度数や割合が中心となる。尺度でいえば名義尺度と順序尺度に当たり、機械学習で扱うときはダミー変数などに変換する。