尺度水準
対象に割り振られた数字は間隔尺度の性質を全て満たし、さらにその中のペアの比にも、乗除の演算にも意味がある。比率水準のゼロ点は絶対的である。
ほとんどの物理学的量、つまり質量、長さやエネルギーは比率水準である。また温度も絶対温度で測れば比率尺度である。比率尺度で測定される変数の代表値は最頻値、中央値、算術平均あるいは幾何平均で表されるが、間隔尺度と同じく算術平均が最も多くの情報を与える。比率尺度で測定されるデータは比率データと呼ばれる。比率尺度で表される社会的変数には年齢、ある場所での居住期間、収入などといったものがある。
スティーヴンズは「名義尺度」、「順序尺度」、「間隔尺度」、及び「比率尺度」と呼び、両方を定量的なもの(順序、間隔、比率)と、定性的なもの(名義)にまとめた。スティーヴンズのこの分類は広く用いられてはいるものの、完全に認められたものではなく、議論がある。例えば、行動科学で順序尺度の平均値に意味があるかどうかといった議論がなされている。数学的には意味がないが、一部の行動科学者は実際に使っている。行動科学における順序尺度は実際には順序尺度と間隔尺度の中間にある(2つのランクの差は一定ではないが、ほぼ同程度である)というのがその理由である。
統計学で扱うデータには主に2つ存在する。金額、温度など具体的な数値で表現されるデータは量的 データ(計量データ)である。量的データ(計量データ)の中で0という数値に意味があり、重さや金額と いった数値が比率で表現可能な尺度は比尺度である。0という数値に意味がなく、温度といった数値の 差で表現可能な尺度は間隔尺度である。量的データは数値に限りがある、あるいは数えられる連続型分布か、出てくる数値が決められている離散型分布の区別が存在する。 一方で、数値で表現不可能なデータは質的データ(非計量データ)である。質的データ(非計量データ) の中で水質といった規定水準に順位をつけて、その順位に意味を持つものは順位尺度(序数尺度)である。 アンケートといった基準の順位に意味を持たず、集計上の順位を扱うデータは分類尺度(名義尺度)であ る。質的データは数値の桁によって離散型分布か連続型分布か異なるため区別しない。