データの種類を正しく分類する問題です。
データの種類
統計学では、データを以下の2つの大きなカテゴリに分類します：
- 量的データ（数量的データ）：数値で表され、算術的な演算が可能
- 質的データ（カテゴリカルデータ）：カテゴリや属性を表し、算術的な演算ができない
各選択肢の検討
身長： 量的データ（連続値）。cm単位で測定され、平均値や分散などの計算が可能です。
体重： 量的データ（連続値）。kg単位で測定され、算術演算が可能です。
血液型： 質的データ（名義尺度）。A、B、AB、Oというカテゴリで分類され、数値として意味のある演算はできません。
年齢： 量的データ（離散値または連続値）。年や月単位で測定され、平均年齢などの計算が可能です。
年収： 量的データ（連続値）。円単位で測定され、平均年収などの計算が可能です。
データ分類の重要性
データの種類を正しく識別することは、適切な統計手法を選択する上で極めて重要です：
- 質的データでは、度数や割合、最頻値などを用いた分析が中心
- 量的データでは、平均値、分散、相関係数などの統計量が利用可能
したがって、質的データは血液型です。