心理学は文理融合の学問だと思う。
それは、人の心という曖昧なものをデータ化し、そのデータを解析して意味づけするから。

【変数】

心理学ではデータ解析を行う。
データ解析で扱う変数は以下のように分類される。

質的変数：対象の特徴や性質を表す，つまり内容的な分類を示す変数
量的変数：数量的に計測できる，つまり数値として表される変数
離散値：整数でしか表せない数値（ex.人数，回数）
連続値：少数点以下も測定できる数値（ex.温度，長さ）

変数は、研究目的によって独立変数や従属変数になる。

独立変数（説明変数）：何かの変数の値を予測するために用いられる変数（x ）
従属変数（目的変数）：予測される側の変数（y ）
例：心理学の知識（独立変数）によって、人の心を読めるようになるか（従属変数）を予測する

【尺度の水準】

尺度は、変数を測定するものさしである。

尺度の水準を見分ける基準

①変数間の違いを表している→名義尺度
②変数間の上下関係を表している→順序尺度
③目盛が等間隔である→間隔尺度
④ゼロは本当に何もない状態を表している→比率尺度

名義尺度：違いを表している（①）が上下関係はない。
　　　例：性別，出身地，学類→質的変数

順序尺度：違いと上下関係を表している（①②）が目盛は等間隔ではない。
　　　例：相撲の番付，英検の級，FIFAランキング→質的変数

間隔尺度：違いと上下関係を表していて目盛が等間隔である（①②③）が、
　　　　　0が何もない状態と同じではない。
　　　　　間隔尺度は，加減の計算のみ可能。
　　　例：テストの点，摂氏の温度→量的変数

比率尺度：違いと上下関係を表していて目盛が等間隔であり、
　　　　　0は本当に何もない状態を表す（①②③④）。
　　　　　比率尺度は，加減乗除の計算が可能。
　　　例：重さ，長さ，人口→量的変数

尺度は、名義＜順序＜間隔＜比率の順に備えている性質が増える。
備えている性質が多い（尺度水準が高い）ほど多様な統計手法に用いることができる。

【測定誤差】

定規で長さを測ったり、秤で重さを測ったりすると、ちょっとしたズレが生じることがあります。
心理学の測定でも同じことが起こります。これが「誤差」です。
誤差には大別して次の2種類があります。

・恒常誤差／系統誤差（constant error）
　測定器や測定者の癖、習慣、性質による誤差
　規則的な傾向やある一定方向へのズレを示す
　原因によっては修正可能

・偶然誤差／確率誤差（random error）
　偶然による誤差
　修正することは難しい
　気候や体調などによって生じる微妙なズレ

偶然誤差を少しでも減らすために、何度もデータをとって、データの平均値を分析に用いる。