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統計測定には変数が必要ですが、すべての変数が同じではありません。重量や速度、消費したドルなどの変数を正確に測定できます。しかし、意見は別の問題です。患者は自分の痛みのレベルを1から10のスケールで評価できます。また、映画ファンは、今見た映画をどれだけ楽しんだかを評価できます。これらのタイプのインジケータは、通常の測定値です。それらは物理的または経済的手段の正確な方法ではありませんが、それでも通常の手段は研究者に貴重な情報を提供できます。
TL; DR（長すぎる;読まなかった）
通常、通常の測定とは、ユーザーの意見を定量化する調査を指します。
カテゴリー変数と区間変数
さまざまな統計変数には、カテゴリ変数、間隔変数、比率変数、順序変数が含まれます。カテゴリー変数は、順序のないタイプを参照します。鳥、哺乳類、爬虫類、および魚は、名前を付けることができますが、互いに数学的な順序はありません。間隔変数は、共通のスケールに沿って等しく関連する変数です。たとえば、温度が変化すると、50度と60度の差は60度と70度の差と同じになり、10度になります。
比率と順序変数
比率変数は、2つのものの平等を表すゼロで始まり、相対的な差を表す要因に進みます。中国の人口を米国と比較すると、比率変数は米国を3億1,100万人のゼロベースとみなし、13億人の中国に4.29の比率値を与えます。中国の人口は米国と同じ4.29人です。順序変数は品質を測定します。たとえば、調査では、「現在のガバナーについては、（1）非常に不満、（2）不満、（3）意見がない、（4）満足、または（5）非常に満足しています」と言う場合があります。
結論
通常の測定は結論を推測するように設計されていますが、他の方法を使用して結論を記述します。記述的結論は、測定可能な事実を要約できるように整理します。町の1人当たりの平均所得の統計分析が3年間で変化する場合、その変化を定量的に述べることができます。ただし、平均が変化した理由については推論できません。あなたが見るものはあなたが得るものです：数字。推論的な結論は、実際の数値を超えて、「フロスティボーイアイスクリームのほとんどの顧客が満足している」などの定性的な結論に到達しようとします。
通常の測定の利点
通常、順序測定は調査やアンケートに使用されます。統計分析は、回答が収集されると回答に適用され、調査に参加した人をさまざまなカテゴリに分類します。次に、データを比較して、特定の変数に関して調査対象の母集団全体について推論と結論を導き出します。順序測定を使用する利点は、照合と分類が容易なことです。変数を指定せずに調査の質問をすると、回答は非常に多様になる可能性が高く、統計に変換できません。
通常の測定の欠点
利点を生む順序測定の同じ特性は、特定の欠点も生み出します。多くの場合、回答は質問に関して非常に狭いため、調査に考慮されないバイアスを作成または拡大します。たとえば、知事の満足度についての質問では、人々は彼の職務成績に満足しているが、最近の性スキャンダルに腹を立てているかもしれません。調査の質問により、回答者は彼の職務成績に満足しているにもかかわらず、スキャンダルについての不満を述べるようになるかもしれませんが、統計的結論は区別されません。