カテゴリ変数、離散変数、連続変数とは

量的変数は離散変数か連続変数に分類できます。

カテゴリ変数

カテゴリ変数には、有限な数のカテゴリまたは知覚グループが含まれます。カテゴリデータには、論理的順序がない場合があります。たとえば、カテゴリ予測変数には、性別、材料種、支払い方法が含まれます。

離散変数

離散変数は、2つの値の間の数えられる数を持つ数値型の変数です。離散変数はどんな場合でも数値型です。たとえば、顧客の苦情件数や欠陥または不良の数です。

連続変数

連続変数は、2つの値の間の無限の数を持つ数値型の変数です。連続変数は数値にも日付・時刻にもなります。たとえば、部品の長さや支払いを受領した日時などです。

離散変数があり、回帰分析または分散分析モデルにこの変数を含めたい場合は、それを連続予測変数（共変量）として扱うかカテゴリ予測変数（因子）として扱うかを決めることができます。離散変数にさまざまな水準がある場合は、連続変数として処理するのが一番かもしれません。予測変数を連続変数として扱うことは、単回帰関数または多項式関数が応答と予測変数の関係を充分に説明できることを示しています。予測変数をカテゴリ変数として処理する場合、予測変数の水準の順番に関係なく、変数の水準ごとに異なる応答値が適合されます。分析の目的に加え、この情報を使用して、何が状況に最適かを判断します。