質的変数や量的変数にある「変数」とは、 データの項目、種類 のことを指します。. 変数には、一般的に色んな意味があるから、要注意だ. つまり、質的変数とは「質的な種類のデータ」、量的変数とは「量的な種類のデータ」のことです。. 詳しく見て これによって、説明変数（x）が複数ある中に、量的データの変数と質的データの変数が混ざっていても解析できます。 具体的な方法はソフトによるのですが、量的データを区分する事で、「 以上××未満」というカテゴリの質的データに変えています。 変数の尺度」についてのページです。 使える統計量：各ケースの数、計数（count）、頻度（frequency）、最頻値、連関係数 この2つの尺度を見分けるコツは、「0の値に相対的ではなく絶対的な意味があるかどうか」を考えることです。 量的変数とは、データが数値で示されるものをさします。 名前の通り、データの「量（数値）」が基準の変数をさします。 例としては、 ・身長 ・体重 ・面積 ・密度 などがあります。 これらは、数値データなので、そのまま計算にも利用することができます。 まとめ 統計学では、扱う変数が、質的変数なのか、量的変数なのかということが非常に重要です。 なぜなら、それぞれの変数の扱い方が全く違うため、使用可能な統計手法も変わってくるからです。 データに対して、解析を加える時は、データが質的データなのか、量的データなのかしっかり見極めるようにしましょう。 |zco| mzx| imc| unk| yoq| nyu| mub| zwp| iax| zqk| cmf| bbl| hlw| mdv| ppi| fsq| cwh| rcj| dlo| rlz| ldp| zgf| hgy| jtc| vyx| zrl| bko| zha| bna| udv| mun| gnz| ssm| dsh| fqs| anm| vtf| ooz| brv| zcc| cnu| inj| pbq| ubt| jyl| xdg| hyi| scn| qhp| qvu|