変数の種類と尺度水準について

変数の尺度

統計やデータ分析において、変数はその性質に応じて質的変数と量的変数に分けられる。
さらに質的変数と量的変数はその性質に応じて以下4つの種類に分けることができる

他と区別し分類するための名称のようなもの（数字の大小には意味がない）
（例：性別、血液型、郵便番号、電話番号、背番号、住所、学籍番号）

順序や大小には意味があるが間隔には意味がないもの
（足し算引き算など四則演算には意味がない）
（例：ランキング、順序など）

順番を表し間隔が一定なもの（「0」には意味がない）
足し算・引き算はできるが、掛け算・割り算には意味がない
（例えば、気温19℃ + 1℃=20℃ だが、 20℃/10℃=2倍にはならない）
（例: 気温（摂氏）、西暦、テストの点数）

0が原点であり、間隔と比率に意味があるもの
（足し算・引き算・掛け算・割り算すべて可能）
（例: 身長、速度、絶対温度 [K]）

通常、目的変数が間隔尺度比例尺度の場合には回帰分析、目的名義尺度や順序尺度の場合にはクラス分類を用いる。

名義尺度や順序尺度の変数を回帰分析の解析したい場合には、それぞれの目的変数をone-hotベクトルに変換することで回帰分析が可能となる。(参考｜カテゴリ変数のエンコーディングについて)
ただし、この場合には基本的には目的変数毎に回帰モデルを一つ構築する。

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