今日は、という概念について掘り下げていきます。 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。
時間の伝え方から温度の測定方法まで、間隔スケールは重要な役割を果たします。その本質、ユニークな特徴、他のスケールとの比較、そして実際の例を掘り下げて、このコンセプトを一緒に解き明かしましょう！
目次
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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、誰かがどれだけ頭が良いか (IQ スコア)、暑いか寒いか (気温)、日付などを測定するのに役立つため、心理学、教育、社会研究などの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、温度について言えば、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):
間隔スケールでは、ゼロは「そこに何もない」ことを意味しません。これは、カウントを開始するために選択された点にすぎず、他のスケールのように、ゼロが何かが完全に存在しないことを意味するのではありません。良い例は次のとおりです なんと、0℃だからといって気温がないわけではありません。それは単に水が凍る場所であることを意味します。
加算と減算のみ:
間隔スケールを使用して数値を加算または減算し、それらの差を把握することができます。しかし、ゼロは「なし」を意味するわけではないため、掛け算や割り算を使って「2 倍熱い」または「半分冷たい」と表現することはできません。
比率については語れません:
これらのスケールのゼロは実際にはゼロではないため、何かが「2 倍」であると言うのは意味がありません。これはすべて、「何もない」ことを意味する真の出発点が欠けているためです。
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℃の温度差に等しい。ただし、0°C または 0°F は温度がないことを意味するものではありません。それはスケール上の点にすぎません。
2/IQスコア:
知能指数 (IQ) スコアは間隔スケールで測定されます。スコアの差は一貫していますが、知性が欠如している真のゼロ点はありません。
3/ 暦年:
時間を測定するために年を使用するとき、私たちは間隔スケールを使用していることになります。 1990 年と 2000 年のギャップは 2000 年と 2010 年のギャップと同じですが、「ゼロ」年がないことは時間が存在しないことを表しています。
4/ 時間帯:
同様に、12 時間制または 24 時間制の時刻は間隔の測定値です。 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がないことを意味するものではありません。それはサイクルの中の単なるポイントにすぎません。
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、間隔スケールに基づいて計算されます。スコア間のポイントの差は等しいため、結果を直接比較できますが、スコアがゼロであっても「知識や能力がない」ことを意味する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、チェリー)。リンゴがバナナよりも「優れている」とは言えません。彼らはただ違うだけです。
順序スケール:
- 効能は・・・ 物事を順番にランク付けしますが、一方が他方よりどれだけ優れているか劣っているかはわかりません。
- 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・・・ 物事を順番にランク付けするだけでなく、それらの正確な違いも教えてくれます。ただし、真の開始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・・・ 間隔スケールと同様に、物事をランク付けし、それらの間の正確な違いを教えてくれます。しかし、真のゼロ点もあり、測定しているものが「何もない」ことを意味します。
- 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 物事を順序立てていますが、それらの順序がどれほど離れているかについては述べていません。
- インターバル は点間の距離を明確に示しますが、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 情報間隔がすべて行うことに加えて、真のゼロがあるため、「2 倍」などの比較を行うことができます。
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まとめ
インターバルスケール測定を使用すると、研究におけるデータの収集と分析の方法を真に変えることができます。顧客満足度を評価する場合でも、行動の変化を調査する場合でも、長期にわたる進捗状況を追跡する場合でも、間隔スケールは信頼性が高く簡単な方法を提供します。洞察力に富んだデータを引き出す鍵は、研究に適したツールとスケールを選択することから始まることを忘れないでください。インターバルスケール測定を採用し、研究を次のレベルの精度と洞察に引き上げます。
Ref： フォーム.アプリ | GraphPad | QuestionPro
