量的変数（離散型・連続型）とは？
数値そのものに量的な意味を持ち、足し算や引き算などの四則演算が可能なデータのことを「量的変数」と呼びます。量的変数はデータのとり得る値の性質によって、さらに「離散型変数」と「連続型変数」の2つに分類されます。
離散型変数と連続型変数の違い
離散型と連続型は、値が飛び飛び（不連続）か、切れ目なく連続しているかによって判別します。
| 分類 | 定義・性質 | 具体例 | 特徴・可視化手法 |
|---|---|---|---|
| 離散型変数 (Discrete Variable) | 孤立した点（飛び飛び）の値をとる変数。個数や回数など数え上げられるデータ | サイコロの出目、世帯人数、来店客数、交通事故件数 | 値と値の間に中間の値が存在しない。度数分布表や棒グラフで表現される |
| 連続型変数 (Continuous Variable) | 特定の区間内でどのような実数値でもとり得る変数。測定によって得られるデータ | 身長、体重、気温、時間、株価、反応時間 | 測定精度に応じていくらでも細かい値をとる。ヒストグラムで表現される |
量的変数の2つの尺度水準
量的変数は、データが持つ「ゼロの基準（絶対的な原点）」の有無により、「間隔尺度」と「比例尺度（比率尺度）」に大別されます。
間隔尺度（Interval Scale）
値の差（間隔）に意味があるデータです。ただし、「数値の0」が「存在しないこと（絶対零点）」を意味しないため、「〜倍」という比率の計算はできません。
- 具体例：摂氏気温（0℃は熱が存在しない意味ではない）、西暦、テストの点数
- 可能な計算：加減（引き算で温度差を表す等）。「30℃は15℃の2倍の暑さ」とは言えない
比例尺度 / 比率尺度（Ratio Scale）
値の差だけでなく比率にも意味がある、最も情報量の多いデータです。「数値の0」が完全な不存在（絶対零点）を表します。
- 具体例：身長、体重、絶対温度（ケルビン）、金額、所要時間
- 可能な計算：加減乗除（足し算・引き算・掛け算・割り算すべて可能）。「80kgは40kgの2倍の重さ」と表現できる
試験対策チェックポイント
- 「人数・回数」などのカウントデータは離散型、「身長・時間」などの測定データは連続型と即座に判別できるようにする。
- 「摂氏気温（℃）」は代表的な間隔尺度であり、「0℃＝熱がない」ではないため比率計算が不可能である点（試験での超頻出トラップ）を押さえる。
- 量的変数（間隔尺度・比例尺度）は、平均値・中央値・最頻値のすべての代表値が適用可能である。
確認問題（統計検定2級レベル）
問題
量的変数および尺度水準に関する次の記述のうち、最も不適切なものを1つ選べ。
- 1日の店舗への来店客数やサイコロの出目のように、とる値が孤立した飛び飛びの値である変数を「離散型変数」と呼ぶ。
- 測定精度を高めることで任意の実数値を取り得る身長や体重、時間のデータは、「連続型変数」に該当する。
- 摂氏温度（℃）で測定された気温のデータは間隔尺度であり、「今日の気温30℃は、昨日の15℃の2倍の暑さである」という比率の主張が成立する。
- 比例尺度（比率尺度）として測定された変数では、加減乗除（四則演算）がすべて意味を持ち、数値のゼロは「対象が存在しないこと（絶対零点）」を意味する。
解答・解説
正解： 3
【解説】
1：適切。客数や回数などの個数を数え上げる変数は「離散型変数」に該当する。
2：適切。身長や時間などの連続的な実数値をとる変数は「連続型変数」に該当する。
3：不適切。摂氏気温（℃）は「間隔尺度」であり、差（30℃と15℃の差は15℃）には意味があるが、絶対的な原点（0℃＝熱の不存在）を持たないため「2倍」という倍率・比率の計算は成立しない。（※選択肢3の記述は誤り。）
4：適切。比例尺度は絶対零点（ゼロ＝無し）が存在するため、四則演算および比率の計算（〜倍）がすべて成立する。
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