スケールと名目上の変数は統計的研究の目的に役立ち、それはまた会社の業績やマーケティングをより良く調整するのに役立ちます。順序を持たない変数は、ある変数の値を別の変数の値と比較するための特定の順序を持たないため、統計的有意性に欠けます。
名義変数は順序なしで分類
名義変数は、特定の順序を持たない2つ以上のカテゴリに分類できます。ブロンド、ブルネット、赤毛は3つ以上のカテゴリーを構成し、髪の色には有機的な順序付けシステムがないため、髪の色は名義変数の一例として機能します。
順序と間隔で分類されたスケール変数
スケール変数または区間変数を最初に定義するには、順序変数を理解する必要があります。序数変数は、名義変数と同様に分類されますが、固有の順序付けシステムを持つ点で異なります。高校卒業生、一部の大学、および大学卒業生には順番が決まっているため、教育レベルは順序変数として機能します。スケール変数は、順序付けられたカテゴリ間に一定の間隔を含めることによって、順序変数をさらに一歩進めます。調査の一環として表示される年収の範囲は、規模の変動する例として役立ちます。調査では、年間収入を1万ドルから3万ドル、3万ドルから6万ドルのような均一な範囲に分類する傾向があります。
