エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
データの水準とは何? わかりやすく解説 Weblio辞書
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
データの水準とは何? わかりやすく解説 Weblio辞書
ある対象の特性値を数値に対応させるときの基準。名義尺度,順序尺度,間隔尺度,比例尺度の 4 種類があ... ある対象の特性値を数値に対応させるときの基準。名義尺度,順序尺度,間隔尺度,比例尺度の 4 種類がある。名義尺度データは最も水準が低く,比例尺度データは最も水準が高い。ある水準のデータは,それより低い水準のデータが持つ性質を全て持つ。例えば,間隔尺度データに適用できる全ての統計手法は,比例尺度データにも適用できる。ただし,逆は成り立たない。「順序尺度以上」という場合には,データの水準が順序尺度よりも高い,間隔尺度および比例尺度を含む。 別のページも参照のこと。 観察される変数は数値で表現される。観察される変数と数値を対応させる基準は データ水準 と呼ばれ,数値の持つ意味には違いがある。 名義尺度 データをコンピュータで処理するために用意するとき,例えば血液型の場合には,A 型を 1,B 型を 2,AB 型を 3,O 型を 4のように数値に対応させて入力する。 しかし,これらの数値は血液型を