データの種類

定性的データ：カテゴリカルデータ・質的データ

①名義尺度：単に分類するために整理番号として数値を割り当てたもの。

→　度数・最頻値

②順序尺度：離散的な数値を用いる。順序には意味があるが、数値間の間隔には意味がない

→　度数・最頻値・中央値

定量的データ：量的データ

①間隔尺度：目盛りが等間隔になっているもの。間隔の和や差には意味があるが、比率には意味がない。

②比例尺度：原点が決まっていて、間隔にも比率にも意味があるもの。和差積商が計算できる。

mtcarsデータの変数について考えてみます。

>?mtcars

A data frame with 32 observations on 11 variables.

[, 1] mpg Miles/(US) gallon　　   →比例尺度
[, 2] cyl Number of cylinders　　→比例尺度
[, 3] disp Displacement (cu.in.)　→比例尺度
[, 4] hp Gross horsepower　　　→比例尺度
[, 5] drat Rear axle ratio　　　　→比例尺度
[, 6] wt Weight (lb/1000)　　　　→比例尺度
[, 7] qsec 1/4 mile time　　　　 →比例尺度
[, 8] vs V/S　　　　　　　　　　→名義尺度
[, 9] am Transmission (0 = automatic, 1 = manual)　→名義尺度
[,10] gear Number of forward gears　→比例尺度
[,11] carb Number of carburetors　　→比例尺度

比例尺度と名義尺度の混ざったデータとなりました。