量的データ

身長や売上高のように数値として測れ、四則演算や平均の計算に意味があるデータ。数値の大小や差に意味があり、ヒストグラムや散布図での分析に適する。

数値として測定でき、四則演算や統計処理の対象になるデータ。売上金額や個数などが該当し、平均や分散といった代表値で特徴を把握できる。

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、都道府県のように、区別や分類のためだけに値を割り当てる尺度。番号を割り当てても大小や順序に意味はなく、集計できるのは度数や割合、代表値は最頻値に限られる。

満足度の5段階評価や順位のように、値の大小関係（順序）には意味があるが、値の間隔が等しいとは限らない尺度。中央値や順位相関は使えるが、差や平均値を求めることは本来は適切でない。

性別、血液型、満足度の段階のように、分類や順序を表すデータ。数値で表しても計算には意味がなく、名義尺度と順序尺度のデータが該当する。度数や割合、最頻値などで集計する。

2つの質的変数のカテゴリを行と列に配置し、それぞれの組合せに当てはまる度数を示した表。2つの変数が独立かどうかを調べるカイ二乗検定などに用いる。

摂氏温度や西暦のように、値の間隔が等しく差に意味があるが、0が「何もない」ことを表さない尺度。足し算・引き算や平均値は使えるが、「20℃は10℃の2倍暑い」のような比率には意味がない。

身長、重さ、金額のように、0が「量がない」ことを表す原点を持ち、差だけでなく比率にも意味がある尺度。四則演算ができ、平均値、変動係数など、すべての統計量を使える。