公称スケールの例 |定義、特性、アプリケーションと 12 以上の例

最も基本的な形式でデータをどのように分類するか疑問に思ったことはありますか?名目スケールを入力します。これは、カテゴリデータを理解するための基礎を築く統計の基本的な概念です。

In this blog post, let’s dive into this concept with 公称スケールの例 情報を効果的に整理し解釈する上での重要性を理解する。

目次

• 公称スケールとは何ですか?
  • 公称スケールの定義
  • 公称スケールの特徴
• 公称スケールと他のタイプのスケールの区別
  • 名目値と順序値
  • 公称値と間隔
  • 名目対比率
• 公称スケールの例
  • 個人の特性
  • 製品とサービス
  • 調査とアンケート
  • その他の例 
• 公称スケールの適用
• まとめ：

効果的なアンケートを行うためのヒント

• 調査の評価尺度
• リッカートスケールの例
• リッカートスケール 5 ポイントオプション

公称スケールとは何ですか?

公称スケールの定義

公称スケールは、物体を分類または識別するために数値またはラベルが使用される測定スケールの一種です。, しかし、数字自体には固有の順序や意味はありません。言い換えれば、これらはデータを個別のグループに分類する単なるタグまたはラベルです。

• たとえば、果物を分類する場合、単に次のようにラベルを付けることができます。 “apple,” “banana,” “orange,” or “grapefruit.” The order in which they are listed doesn’t matter.

公称スケールの特徴

名目スケールの主な特徴のいくつかを次に示します。

• 定性： Numbers don’t indicate quantity or magnitude, they simply act as labels. Instead of measuring the quantity, they prioritize identifying the quality of the thing, "何" “how much”.
• カテゴリ: データは、重複のない、相互に排他的な個別のカテゴリに分類されます。各アイテムは 1 つのカテゴリにのみ属します。
• 順序なし: Categories have no inherent order or ranking. For example, “blue” and “green” eyes aren’t inherently better or worse, just different.
• 任意のラベル: Numbers or labels assigned to categories are just names and can be changed without affecting the data’s meaning. Recoding “1” to “apple” in a fruit classification doesn’t change the essence.
• 限られた数学的演算: 名目データに対して加算や減算などの数学的演算を実行できるのは、数値に定量的な意味がある場合のみです。各カテゴリに該当するアイテムの数を数えることしかできません。
• 比較ではなく説明的なもの: They describe the distribution of data within categories, but not the magnitude or order between them. You can say how many people like each pizza topping, but not definitively say someone “likes” pepperoni more than another topping.

名目スケールは、基本的なデータのパターンとカテゴリを理解するための基礎です。より深い分析には制限がありますが、データ収集と初期調査では重要な役割を果たします。

公称スケールと他のタイプのスケールの区別

データを効果的に分析するには、公称スケールと他のタイプの測定スケールの違いを理解することが重要です。 

名目と順序:

• 名目： No inherent order, just categories (e.g., eye color – blue, brown, green). You can’t say “brown is better than blue.”
• 序数： Categories have an order, but the difference between them isn’t known (e.g., satisfaction rating – very satisfied, somewhat satisfied, unsatisfied). You can say “very satisfied” is better than “satisfied,” but not how much better.

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公称値と間隔:

• 名目: 順序はありません。カテゴリのみです。
• 間隔： カテゴリには順序があり、カテゴリ間の違いは一貫しています (例: 摂氏/華氏での温度)。 20℃は10℃より10℃暑いと言えます。

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公称値と比率:

• 名目： 順序はなく、カテゴリのみです。
• 比： カテゴリには順序と真のゼロ点 (メートル/フィート単位の身長など) があります。 1.8m は 0.9m の XNUMX 倍の高さであると言えます。

覚えておいてください：

• 情報を失った場合にのみ、名目データを他のスケールに変換できます (たとえば、名目データから順序情報への変換、注文情報の喪失など)。
• スケールが伝える情報 (順序、間隔、比率) が多いほど、より複雑で強力な分析を実行できます。
• 適切なスケールの選択は、研究課題とデータ収集方法によって異なります。

ここに類推があります：

• Imagine ranking fruits. Nominal – you only categorize them (apple, banana). Ordinal – you rank them by sweetness (1 – least, 5 – most). Interval – you measure sugar content (0-10 grams). Ratio – you compare sugar content, accounting for true zero (no sugar).

公称スケールの例

ここでは、私たちの生活のさまざまな側面をカバーする名目スケールの一般的な例をいくつか示します。

Personal Characteristics – Example Of Nominal Scale

1. 性別： 男性、女性、ノンバイナリー、その他
2. 配偶者の有無： 独身、既婚、離婚、死別、別居
3. 髪の色： ブロンド、ブルネット、赤毛、黒人、灰色など。
4. 国籍： アメリカ人、フランス人、日本人、インド人など。
5. 瞳の色： ブルー、ブラウン、グリーン、ヘーゼルなど。
6. 職業： 医師、教師、エンジニア、アーティストなど。

Products and Services – Example Of Nominal Scale

1. 車のブランド: トヨタ、ホンダ、フォード、テスラなど
2. レストランの種類: イタリア料理、メキシコ料理、中華料理、タイ料理など。
3. 交通手段： バス、電車、飛行機、自転車など
4. ウェブサイトのカテゴリ: ニュース、ソーシャルメディア、ショッピング、エンターテイメントなど。
5. 映画のジャンル： コメディ、ドラマ、アクション、スリラーなど。

Surveys and Questionnaires – Example Of Nominal Scale

1. はい・いいえ 回答
2. 順序付けされていないオプションを含む多肢選択式の質問: （例：好きな色、好きなスポーツ）

Other Examples – Example Of Nominal Scale

1. 所属政党: 民主党、共和党、独立党、緑の党など
2. 宗教宗派: カトリック、イスラム教、ヒンズー教、仏教徒など。
3. 服のサイズ: S、M、L、XLなど
4. 曜日： 月曜日、火曜日、水曜日など
5. 血液型： A、B、AB、O

Bonus – Example Of Nominal Scale

• コイントス： 表、裏
• トランプのスーツ: スペード、ハート、ダイヤ、クラブ
• 信号機: 赤、黄、緑

Example Of Nominal Scale – Keep in mind, that nominal scales are just about sorting data into groups without any special order. Getting to know these examples can help you pick the right ways to collect data and analyze it for your projects or research.

公称スケールの適用

名目スケールは、さまざまな分野にわたってさまざまな実用的な用途があります。 

• 人口動態: 性別、年齢、民族、教育レベルなどの情報を整理するのに役立ちます。これは、研究者や政策立案者などの人々が、誰がグループを構成しているのかを理解し、賢明な選択をするのに役立ちます。
• 市場調査： 企業は、人々が何を購入したいのか、ブランドについてどう考えているのか、どのように買い物をするのかなどの詳細を整理するためにこれらを使用します。これは、企業が誰に販売するか、どのように宣伝するかを決定するのに役立ちます。
• 調査とアンケート: いくつかの選択肢から選択しなければならないフォームに記入したことがありますか?名目スケールはその背後にあります。これらは、人々が好むソーダのブランドや支持する政党などの質問に対する答えを整理するのに役立ちます。

• 医療および健康科学: 医師や科学者は、病気、症状、検査結果などを分類するためにこれらを使用します。これにより、問題の診断と治療計画が容易になります。
• 社会科学： 社会学、心理学、人類学などの分野の研究者は、名目尺度を使用して、性格特性、文化的慣習、社会傾向などをグループ化します。これは、人々がどのように行動し、その理由を理解するのに役立ちます。
• 顧客セグメンテーション： 企業はこれらを使用して、年齢、興味、購買習慣などに基づいて顧客をグループ化します。これは、特定のグループの人々にアピールする製品や広告を作成するのに役立ちます。

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まとめ：

名目スケールは、固有の順序を暗示することなく、データを分類するための基本的なツールとして機能します。性別、婚姻状況、民族などの名目上の尺度の例を通して、さまざまな分野の情報を整理する上でそれらがいかに重要であるかがわかります。名目スケールの使用方法を知ることは、複雑なデータをよりよく理解するのに役立ち、より賢い選択をし、物事をより明確に理解できるようになります。

Ref： フォーム.アプリ | QuestionPro