尺度水準とは、データが「どの程度の意味を持つ数値や分類なのか」を整理するための考え方です。データの尺度水準を決めると、使える集計方法や統計手法の選び方が明確になります。たとえば平均を出してよいデータと、順番だけ見ればよいデータは同じ扱いにしないほうが安全でしょう。
尺度水準は一般に、名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比率尺度の4つに分けて説明します。名義尺度は「部署名」「都道府県」のような分類、順序尺度は「満足度1〜5」のように順番はあるが差の大きさが一定でない尺度です。間隔尺度は「気温（℃）」のように差は比較できる一方でゼロが任意、比率尺度は「売上」「数量」のようにゼロに意味があり比率も解釈できます。
尺度水準を誤ると、見た目の数字は出せても解釈が破綻しやすくなります。たとえば順序尺度の満足度に対して平均を出すこと自体は行われますが、前提を置かずに差の意味まで断定すると危険です。分析の前段で尺度水準を確認し、中央値や割合、平均との差、比率などのどれが妥当かを選ぶ運用が現実的だといえます。
