効果的なデータ収集、分析、解釈には、統計測定レベルを理解することが重要です。変数が測定される精度の程度、およびその結果として実行される統計分析の種類は、名目、順序、間隔、比率のレベルによって決まります。このブログ記事では、各測定レベルを見てそのアプリケーションを評価し、それらがデータの洞察にどのように影響するかを説明します。
測定レベルの概要
測定レベルとは、データ変数が定量化および分類される精度を指し、変数に割り当てられる値の数学的性質に影響を与えます。たとえば、ベルリン住民の支出パターンを研究する場合、研究者は収入、正確な場所、年齢、支出などの要素に関する情報を収集することがあります。これらの変数を定量化できる精度の程度は人によって異なり、実行できる統計分析の種類と深さに影響します。
1. 公称測定レベル
定義と特徴:
公称 レベルの測定は、最も基本的なタイプの測定であり、定量的な値を割り当てずにデータを分類できます。このレベルには固有のランキングや順序はありません。変数にラベルを付けるためにのみ使用されます。名目レベルで測定される変数は主に定性的なものであり、最頻値と比率が主要な統計指標として機能します。
公称データの例:
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ペットの種類（犬、猫、鳥）
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髪の色（金髪、茶色、灰色）
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婚姻状況（独身、既婚、離婚）
公称測定では、カテゴリがどの程度異なるかよりも、カテゴリが互いに異なるかどうかに重点が置かれます。これは、カウントとグループ化が可能な唯一の数学的演算であることを意味します。たとえば、研究者は、各カテゴリに何人の人が該当するか、または各カテゴリが全体に占める割合を把握できます。
2. 通常の測定レベル
定義と特徴:
順序データは、名目データに基づいて、カテゴリ間のランキングまたは順序を導入します。値は順番に意味を成しますが、値間の矛盾には常に一貫性があるとは限りません。この程度の測定は、回答をランク付けできるアンケートや世論調査では一般的です。
順序データの例:
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所得水準（低、中、高）
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学歴（高校、修士、博士）
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満足度評価（満足、どちらでもない、不満）
名目データと比較して、順序データ はより深い分析を容易にし、全体の比較を行う能力を向上させます。研究者は中央値を決定したり、パーセンタイル順位を構築したりできますが、グループ間の間隔が一貫していないため、平均値は適切ではありません。
3. 測定の間隔レベル
定義と特徴:
意味のある順序に加えて、測定点と値の間隔を等間隔にすることにより、間隔データは順序データを超えます。このレベルには真のゼロ点がないため、値間の差異は計算できても、大きさの比は非論理的になります。 間隔測定 は、温度や日付などの正確な定量化が必要な分野で一般的です。
間隔データの例:
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華氏温度 (0 は温度がないことを意味しません)
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年単位の日付 (2000、2001、2002 など)
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IQスコア
研究者は、項目の加算や減算 (平均スコアの取得など) など、間隔データを使用してより多様な統計手法を使用できます。ただし、絶対ゼロがないため、乗算や除算を伴う演算 (比率の計算など) は無効です。
4. 測定の比率レベル
定義と特徴:
最も高度で洗練されたレベルの測定は、絶対ゼロ点、等間隔、意味のある順序を持つ比率データによって表されます。これにより、比率に関する意味のあるステートメントを含むすべての数学的演算を実行できるようになります。
比率データの例:
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体重 (例: キログラム、ポンド)
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距離 (メートル、マイルなど)
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タスクに費やした時間 (例: 時間)
比率データ は、幾何平均や変動係数を含むすべての統計的尺度をサポートしており、幅広い科学分析に適しています。
測定レベルの重要性
測定のレベルは、使用できる統計的アプローチに影響を与え、データから得られる洞察に大きな影響を与えます。計画は、各変数に対して正しい測定レベルを選択することで、有効で信頼性の高い分析を実行できるため、あらゆる研究デザインにとって重要です。
公称、順序、間隔、比率の 4 つの測定レベルにより、さまざまな精度とデータの種類が提供されます。統計データの収集、評価、解釈に携わる人々にとって、これらのレベルを理解することは不可欠です。各変数の正しいレベルを選択することで、研究者は統計テストとそこから導き出される結論が正確かつ有意義であることを保証し、堅牢で洞察力に富んだ研究結果への道を切り開くことができます。
