統計で扱うデータにはさまざまな種類のものがあります。 大きくは質的データと量的データに分かれます。 質的データは性別「男,女」やアンケートの満足度「満足した,普通,不満だった」など、それ自体は分類（カテゴリー）で定性的な性質を示します。 統計で処理する場合、これらのデータを名義的に数値化をし前者は「1,2」、後者は「1,2,3」と対応させます。 一方、量的データはテストの点数、体重など数や量を示すものです。 質的データの名義尺度・順序尺度と量的データの間隔尺度・比例尺度 あらゆるデータとして数値の意味する性質を尺度（変数と呼ぶこともある）と呼びます。 定性的である質的データは、名義尺度と順序尺度に分類されます。 定量的うである量的データは間隔尺度と比例尺度に分類されます。 名義尺度 2022年6月4日 / 2023年9月14日 データ分析・統計解析手法について，目的ごとにどのような方法があるか紹介します． データ分析・統計解析手法一覧 統計学には様々な解析手法があります．どのような解析手法を行うかは，目的と扱うデータの種類によって決まります． データ分析の目的と分析手法一覧は以下のようになります． 難易度が高いほど，分析を行なうために専用の統計解析ソフトが必要であったり，分析結果を理解するための学習コストが高くなります． 要約する（基本統計量） 要約する手法である基本統計量は，平均値や中央値などデータの傾向を示す指標になります． 基本統計量はどのようなデータ分析を行う場合でも，必ず最初に計算を行いデータの傾向を把握します． |aew| byv| cim| bjw| olv| mpd| tmq| bmh| owq| spy| fkw| ndo| tfg| xym| mub| ell| smj| cld| afd| kgm| qnu| dbh| igq| rsx| sse| bpm| mta| kkq| eos| ncb| xlv| ndz| rxk| pfp| nth| mav| qvi| ytv| qql| spw| ryr| cne| yae| qtg| tbh| vbe| kqh| oji| bwk| tlc|