尺度

データの値が持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つがある。名義尺度と順序尺度は質的データ、間隔尺度と比例尺度は量的データに当たり、どの尺度かによって使える演算や代表値（最頻値、中央値、平均値など）、分析手法が決まる。

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。

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。

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。