単なる記号として数値を用いるもの。 例） 性別（1=男性 2=女性） 病型（1=脳出血 2=脳梗塞）

数値が大小関係，順位関係を示すもの。（加減乗除できない） 例) MMT, Brunnstrom Stage,

数値の間隔が等しい。 例）体温(摂氏），VAS*. FIM* *：注意が必要（順序尺度と捉えることもできる）

数値の比率が等しい(原点がある） 例） 身長，体重、筋力（トルク値）

データの代表値は何がある？　

データの正規性を示しているのはどっち 左or右

間隔・比率尺度の正規分布しているデータの代表値には①を用い、正規分布していないデータおよび順序尺度の代表値には②を用いる。

個々の値が代表値を中心としてどの程度散らばっているのかを示すものである。 示すものには、範囲(range)，分散(variance),標準偏差(SD：standard deviation）, 四分位数、パーセン タイル値がある。

最大値と最小値を示せば、その集団のばらつきの程度が示される。あるいは最大値から最小値を引けば一つの値として示すことができる。

代表値に平均を用いた場合には，ばらつきには①を用いる。 代麦値に中央値を用いた場合には、ばらつきには②もしくは③を用いる。

平均値を代表値として用いる検定は

中央値を代表値として用いる検定は

平均を中心としてデータがどの程度ばらついているかを示す量。

分散は平均と単位が異なるという問題点がある。そこで分散の平方根を求めたものを

2群の差の検定に用いるのは　5つ

3組以上のデータの比較で用いる検定は

パラメトリックな多重比較に用いられるのは

ノンパラメトリックな多重比較に用いる検定は

パラメトリックな手法である。 2変数とも正規分布のデータであることが望ましい。

ノンパラメトリックな手法（分布に依らない） 少なくとも1変数が順序尺度であるか非正規分布のデータであること。