データの尺度
データの尺度とは
データ分析する際に様々な種類のデータがある（ナンバー、人の名前、個数、割合など）
そのときにデータの種類によって異なる尺度を通して分析する
そもそも尺度とは、ものごとを評価したり判断したりする時の、ものさし、基準のことである。
名義尺度
順序尺度
間隔尺度
比例尺度
この4種類が存在する。具体例とともにイメージしながら理解していこう！
また、尺度にも高低があり、低い水準から名義→順序→間隔→比例の順となっている。
高い水準は低い水準の性質を包含している
名義尺度･･･名称やそれを分類する目的によって序列されているだけで、間隔や順位は関係していない
〇具体例
ユニフォーム背番号、電話番号、会員番号、都道府県につける番号、マイナンバー
順序尺度･･･順位や順番などを割り当てたもの 順番に意味が生じる
〇具体例
テストの順位、アイドルの人気投票
間隔尺度･･･数字の間隔に意味が生じる尺度。順序尺度のような順位の意味が生じつつも、数字の間隔（差）にも意味が生じる。比率の意味が生じていない
〇具体例
温度の10℃と20℃の違いは20℃の方が熱く、10℃の差が生じているという意味がある。しかし、2倍の熱さが生じているという訳では無い
比率尺度･･･間隔尺度の順位と間隔の意味にプラスして、比率の意味が生じている
〇具体例
お金
0円は何も無い状態で、1円ずつ増えると100円は10円の10倍であり、1000円は100円の10倍である。このように比率にも意味が生じているのである。