①データの区分（質と量）

質的変数と量的変数

• 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。

質的変数と量的変数の扱いの違い

• 質的変数・・・足し算、引き算のデータ処理は意味を持たない。血液型を足しても意味はない。
• 量的変数・・・足し算、引き算でデータを処理する。

（山田剛史、村井潤一郎著「よくわかる心理統計」（以降、山田村井本）を参考に）