統計解析の手法は多種多様であり、中には前提条件を求める手法も存在します。そして、同条件の一つとして最も広く知られているものがデータの分布です。 例えば、統計解析手法の中において最も有名な位置づけにあるt検定や重回帰分析は、データが正規性分布に従うことを条件としています。また、ロジスティック分析のように、正規分布の他、二項分布やポアソン分布など、複数の分布からいずれかを選択できる統計解析手法も存在します。 このように、特定の分布に従うことを条件としている統計解析手法をパラメ
統計学では、母集団（調査の対象となる全体の集まり）から標本（母集団から選ばれた部分集団であり、実際にデータが収集される対象）を取り出し、標本から得られたデータを元に母集団についての情報を推論します。 そして、標本から得られたデータは種目（標本や時点や項目）の数によって分類され、比較対象の性質によって細分化されます。 種目の数は「1種目」「2種目」「多種目（3つ以上）」に分けられます。比較対象の性質は一般的に「対応のあるデータ」と「対応のないデータ」という言葉が用いられてお
統計学で扱うデータはその性質に応じて「測定したもの」か「数え上げたもの」のどちらかに分けられます。そして、このようなデータの種類に基づいて、データを分類する指標のことを「尺度」と呼びます。 データの尺度には、計量値（量的データ）と計数値（質的データ）の二つの主要なカテゴリーがあり、それぞれのカテゴリーには、計量尺度、順序尺度、順序分類尺度、名義尺度といったサブカテゴリーが存在します。 また、計量尺度は、その性質によって比例尺度と間隔尺度に分類されます。比例尺度は絶対0点（
