データの性質

質的データ qualitative data

数量として意味のないカテゴリを数値に直したデータ

• 名義尺度
• 順序尺度

量的データ quantitative data

数量として意味のあるデータ

• 間隔尺度
• 比例尺度

尺度

名義尺度 nominal scale

大小に意味はない。

• 郵便番号
• 国際電話の国番号 (Country code)
• 金融機関コード、支店コード
• エラー種別コード
• IPアドレス

順序尺度 ordinal scale

大小は意味を持つが、間隔には意味がない。平均値を計算しても、ほぼ意味を持たない。

• 震度（気象庁震度階級） : 震度１と２の差と震度５と６の差に相関はない。
• モースコード : 硬さの尺度。数値間の硬さの変化は比例しない。硬度１と２の間の差が小さく、硬度9と10の間の差が大きい。
• 富士山の合目 : ５合目より６合目の標高は高い。６合目より７合目の標高は高い。しかしながら、富士宮ルートの５合目と６合目の標高差は約100m。６合目と７合目の標高差は約300m。あくまで人の感覚と歴史的経緯に拠っている
• 牛肉の等級
• マラソンの順位
• エラー深刻度レベル
• ログ重要度レベル

間隔尺度 interval scale

差に意味はあるが比は意味を持たない。
「0℃ と 10℃ の間隔」と「10℃ と 20℃ の間隔」は熱力学的に同じである。しかし「10℃ の 2倍は 20℃」や「-10℃ の 2倍は -20℃」という計算は意味をなさない。

• 摂氏温度, 華氏温度
• 知能指数
• 西暦、元号暦

比例尺度 ratio scale

差も比も意味を持つ。

• 絶対温度
• 長さ
• 質量