データの分析に必要な尺度水準について

データを分析したい、何らかの統計処理をしたい場合に、どの統計手法が妥当か？を考える必要があります。

このときに重要な考え方になるのが、尺度水準です。

分析したいデータが、統計学的に見てどのようなデータであるかを分類するためにこの分類を理解しておく必要があります。

統計処理をするデータには検査の結果や身長・体重などの数値の他に、性別・血液型・出身地なども含まれています。

身長・体重などの数値は足し算や掛け算などの計算をすることができますが、性別・血液型などはこういった計算ができません。

身長や体重では、Aさん（145cm/40kg/女性）とBさん（165cm/60kg/男性）を比べたときに、

などの比較をすることができます。

ですが、性別の場合はこういう比較をすることができません。

男性の場合を0、女性の場合を1としたとしても、その比較には意味がありません。

このように数値の比較に意味があるデータを取り扱う方法と、単に性質を表すために番号付けをしたデータを取り扱う方法とでは統計処理が変わってきます。

そのために、尺度水準という一定の法則でデータを分類して、適切な統計処理を選ぶ必要があります。

尺度水準の分類はそのデータの性質に応じて4つの分け方があります。

名義尺度	「男性」を0「女性」を1としたとき、「反応が陰性」を0「反応が陽性」を1としたときなどがこれに該当する。土地の区画ごとに割り振られている郵便番号などもこれに該当する。これらの数値は性質のみを表す。
順序尺度	「嫌い-どちらかと言えば嫌い-どちらかと言えば好き-好き」を「0-1-2-3」としたとき、「反応なし-やや反応あり-完全な反応あり」を「0-1-2」としたときなどがこれに該当する。これらの数値には順番はあるが、数値の差や比には意味が無い。
間隔尺度	20℃と30℃には10℃の差があるが、30℃は20℃の1.5倍であるとは言えない。 1時と5時には4時間の差があるが、5時は1時の4倍であるとは言えない。温度や時間のように、数値の間の間隔が決まっていて差を利用できるが、比を利用できないものが該当する。これは基準点をどこにするか？によって比が変わってしまうため。
比率尺度	体重40kgと60kgでは差が20kgで、60kgは40kgの1.5倍と言う。身長でも同様のことが言える。このように、差も比も利用できるものが該当する。これは基準点（0;ゼロ）がはじめから決まっていて、比が変動することがないという意味で間隔尺度と異なる。