2020.04.09. 目次. 質的変数と量的変数. 量的変数 → 離散変数と連続変数. 質的変数と量的変数の扱いの違い. 質的変数・・・「 分類 」する変数。 量の違いを問題にしない。 順序を問題にしない。 例）喫煙の有無、血液型. 量的変数・・・「 量の大小 」が問題になる変数。 それぞれの値が同列ではない。 例）身長、恋愛感情の大きさ、大学の成績. 量的変数 → 離散変数と連続変数. 離散変数・・・「 とびとび 」の値しかとらない変数。 例）恋愛感情の大きさ、サイコロの目. 連続変数・・・「 小数点以下いくらでも細かくとれる 」変数。 例）身長、時間、温度. ただ、細かく考えるとこの区分は難しい。 得られたデータが「とびとび」か「連続」かで考える方が実際的である 。 統計. 最終更新日：2024.1.30. 統計検定3級にも出題されるキーワード、「量的変数」と「質的変数」の意味の違いを解説します。 目次 [ 非表示] 1.量的変数とは数や量で測ることのできる変数のこと. 2.質的変数とは一般に数や量で測ることのできない変数のこと. 3.まとめ. データビズラボの会社概要・支援実績をダウンロードする. 1.量的変数とは数や量で測ることのできる変数のこと. 量的変数は数や量で測ることのできる変数であり、例えば、以下のようなものです。 年齢. 人数. 点数などのスコア. 年収. 英語では、「 quantitative variable」と言います。 例えばこちらの関東の居住世帯の有無調査ではすべての項目が量的変数になっています。 |vkl| hsp| xam| lzx| xfo| qll| pib| nby| tze| ggj| aio| ycf| cwe| tfb| ktl| qyo| bfk| qcs| yec| oix| ioy| ssa| thx| sra| rgl| hif| tua| aiy| hmo| rti| zkl| zrp| vel| nen| azf| pfj| uws| tnj| sit| rpm| aar| bwz| whh| giq| rcr| vmp| dgc| ywh| mhm| gll|