ここまでで、質的変数と量的変数、そして4つの尺度水準を学びました。
今日は、量的変数を「取りうる値の性質」でさらに2つに分けます。離散変数と連続変数です。
まずは離散変数から。離散変数は、飛び飛びの値しか取らない変数です。
「離散」は「離れて散らばる」という字のとおり、値が飛び石のように並ぶイメージです。
サイコロの目は1・2・3・4・5・6だけ。1.5のような間の値は存在しません。
来店人数も同じです。1人・2人・3人はあっても、1.5人の来店はありえませんよね。
例：来店人数、商品の販売個数、不良品の数、サイコロの目、世帯人数。
【記憶タイム】
離散変数
（りさん・へんすう）
飛び飛びの値しか取らない変数（例：来店人数、販売個数）
✍ 紙に3回書いてみよう
次は連続変数です。連続変数は、区間の中であればどんな値でも取れる変数です。
身長は170cmでも、170.1cmでも、170.15cmでも存在しえます。
測定の精度を上げれば、いくらでも細かく刻めるのが連続変数です。
例：身長、体重、時間、距離、気温、速度。
【記憶タイム】
連続変数
（れんぞく・へんすう）
区間の中ならどんな値でも取れる変数（例：身長、時間）
✍ 紙に3回書いてみよう
見分け方に迷ったときは、「数えるか、測るか」で考えてみてください。
数えるものは離散変数、測るものは連続変数です。
来店人数は「数える」ので離散変数。身長は「測る」ので連続変数、というわけです。
【記憶タイム】
数えるか、測るか？
数えるなら離散変数、測るなら連続変数
✍ 紙に3回書いてみよう
まとめです。量的変数は、取りうる値の性質によって離散変数と連続変数に分かれます。
この区別は、のちのち度数分布表やヒストグラムを作るときにも効いてきます。
次回は、データの集め方による分類（横断・時系列・パネル）を学びます。いよいよ最終話です。
