今日は、 インターバルスケール測定 これは統計の世界の基礎であり、複雑に聞こえるかもしれませんが、非常に興味深く、驚くほど私たちの日常生活に関連しています。
時間の読み方から温度の測り方まで、間隔尺度は重要な役割を果たしています。その本質、独自の特徴、他の尺度との比較、そして実例を掘り下げながら、この概念を一緒に紐解いていきましょう！
目次
- インターバルスケール測定とは何ですか?
- インターバルスケール測定の主な特徴
- インターバルスケール測定例
- インターバルスケールと他のタイプのスケールの比較
- インタラクティブな評価スケールで研究を向上させる
- まとめ：
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インターバルスケール測定とは何ですか?
間隔スケール測定は、エンティティ間の差異を定量化するために統計および研究の分野で使用されるデータ測定スケールの一種です。 これは、公称スケール、比率スケール、および 順序スケールの例.
これは、人の知能（IQスコア）、暑さや寒さ（気温）、日付などを測定するのに役立つため、心理学、教育、社会研究など多くの分野で非常に役立ちます。
インターバルスケール測定の主な特徴
インターバルスケール測定には、他のタイプの測定スケールとは異なる独特の特徴があります。研究やデータ分析で間隔スケールを適切に使用するには、これらの特性を理解することが重要です。主な機能は次のとおりです。
どこでも均等なステップ (等間隔):
間隔スケールの重要な点は、スケール上のどこにいても、隣り合う 2 つの数値間のギャップが常に同じであることです。これにより、あるものが他のものと比べてどれだけ多いか少ないかを比較するのに非常に役立ちます。
- たとえば、温度に関して言えば、10°C から 11°C への上昇は、20°C から 21°C への上昇とまったく同じです。
ゼロは単なるプレースホルダー (任意のゼロ点):
間隔尺度では、ゼロは「何もない」という意味ではありません。ゼロは単に、数え始めるために選ばれた点であり、他の尺度のようにゼロが何かが完全に存在しないことを意味するのとは異なります。良い例が以下です。 0°C は温度がないという意味ではなく、水が凍る場所であるという意味です。
加算と減算のみ:
間隔尺度を使って、数字を足したり引いたりすることで、それらの差を求めることができます。しかし、ゼロは「ゼロ」を意味しないため、掛け算や割り算を使って「2倍熱い」とか「半分冷たい」と言うことはできません。
比率については話せない:
これらの尺度におけるゼロは真のゼロではないため、「2倍」と言うのは意味をなさない。これはすべて、「ゼロ」を意味する真の出発点を見落としているからだ。
意味のある数字:
間隔スケール上のすべてが適切であり、ある数値が別の数値と比較してどれだけ大きいかを正確に知ることができます。これにより、研究者は測定値を整理し、違いがどの程度大きいか小さいかを議論できるようになります。
インターバルスケール測定例
インターバルスケール測定は、値間の間隔が等しいが真のゼロ点がない項目間の差異を定量化して比較する方法を提供します。日常的な例をいくつか挙げます。
1/ 温度 (摂氏または華氏):
温度スケールは間隔スケールの典型的な例です。20℃と30℃の温度差は、30℃と40℃の温度差と同じです。しかし、0℃または0°Fは温度が存在しないことを意味するのではなく、スケール上の点に過ぎません。
2/IQスコア:
知能指数（IQ）スコアは間隔尺度で測定されます。スコア間の差は一定ですが、知能が全くない真のゼロ点は存在しません。
3/ 暦年:
年を使って時間を測るとき、私たちは間隔尺度を用いています。1990年から2000年までの間隔は、2000年から2010年までの間隔と同じですが、時間の不在を表す「ゼロ」年は存在しません。
4/ 時間帯:
同様に、12時間制や24時間制の時計における時刻は、時間間隔の測定です。1:00から2:00までの間隔は、3:00から4:00までの間隔と同じです。真夜中や正午は時間の不在を表すのではなく、単に周期の中の一点に過ぎません。
5/ 標準化されたテストのスコア:
SATやGREなどのテストのスコアは、間隔尺度で計算されます。スコア間の点差は均等なので、結果を直接比較することができますが、スコアが0点だからといって「知識がない」または能力がないというわけではありません。
これらの例は、間隔スケールが日常生活や科学研究のさまざまな側面でどのように使用され、真のゼロ点に依存せずに正確な比較を可能にするかを示しています。
インターバルスケールと他のタイプのスケールの比較
公称スケール:
- 効能は・・・ どちらが優れているとか、より多くの機能を備えているとかは言わずに、単に物事をカテゴリーや名前に分類するだけです。
- 例： 果物の種類（リンゴ、バナナ、サクランボ）。リンゴがバナナより「優れている」とは言えません。単に異なるだけです。
順序スケール:
- 効能は・・・ 物事を順位付けしますが、あるものが他のものと比べてどれだけ優れているか、あるいは劣っているかは教えてくれません。
- 例： レースの順位 (1 位、2 位、3 位)。 1 番目の方が 2 番目よりも優れていることはわかっていますが、どれだけ優れているかはわかりません。
インターバルスケール:
- 効能は・・・ 物事を順位付けするだけでなく、それらの間の正確な違いも教えてくれます。しかし、真の出発点はゼロではありません。
- 例： 前述したように摂氏での温度。
比率スケール:
- 効能は・・・ 間隔尺度と同様に、物事を順位付けし、それらの間の正確な差異を示します。しかし、真のゼロ点、つまり測定対象が「全くない」状態も存在します。
- 例： 重さ。 0kgは重さが無いことを意味し、20kgは10kgのXNUMX倍の重さであると言えます。
主な違い:
- 名目 順序を付けずに、単に物事に名前を付けたり、ラベルを付けたりするだけです。
- 序数 物事を順序立ててはいるが、それらの順序がどの程度離れているかは言わない。
- インターバル 点間の距離は明確にわかりますが、真のゼロがないため、何かが「2 倍」であるとは言えません。
- 比率が与える 情報間隔はすべて私たちに教えてくれますが、さらに真のゼロがあるので、「2 倍」といった比較もできます。
インタラクティブな評価スケールで研究を向上させる
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まとめ：
間隔尺度測定を用いることで、研究におけるデータ収集と分析の方法を真に変革することができます。顧客満足度の評価、行動の変化の調査、あるいは経時的な進捗状況の追跡など、どのような場合でも、間隔尺度は信頼性が高く、かつ分かりやすい手法となります。洞察に満ちたデータを引き出す鍵は、研究に適したツールと尺度を選択することにあることを忘れないでください。間隔尺度測定を活用し、研究の精度と洞察力を次のレベルへと引き上げましょう。
Ref： フォーム.アプリ | GraphPad | QuestionPro
