インターバルスケール測定 |定義、特徴、および実際の例

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、独自の機能、他のスケールとの比較、実際の例を詳しく調べながら、この概念を一緒に解明しましょう。

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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):

間隔スケールでは、ゼロは「何もない」という意味ではありません。ゼロは単にカウントを開始するために選択されたポイントであり、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とは異なります。良い例は次のとおりです。 0°C は温度がないという意味ではなく、水が凍る場所という意味です。

加算と減算のみ:

間隔スケールを使用して、数値を足したり引いたりして、それらの差を計算できます。ただし、ゼロは「なし」を意味しないため、乗算や除算を使用して「2 倍熱い」または「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」であると言うことは意味がありません。これはすべて、「ゼロ」を意味する真の開始点が欠落しているためです。

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°C と 30°C の温度差は、30°C と 40°C の温度差と同じです。ただし、0°C 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、スケール上の点にすぎません。

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、知能がまった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場合、間隔尺度を使用します。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、時間がないことを示す「ゼロ」年はありません。

4/ 時間帯:

同様に、12 時間制または 24 時間制の時計の時刻は間隔の測定です。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。真夜中または正午は時間がないことを示すのではなく、単にサイクル内の XNUMX つのポイントを示します。

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 0 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示します。ただし、ゼロという真の出発点はありません。
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違いを示します。ただし、測定対象が「ゼロ」であることを意味する真のゼロ点もあります。
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述べていない。
インターバル 点間の距離は明確に示されますが、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与え、さらに真のゼロを持つので、「2 倍」のような比較を行うことができます。

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まとめ

間隔尺度測定を使用すると、調査でデータを収集して分析する方法が根本的に変わります。顧客満足度を評価する場合、行動の変化を研究する場合、または時間の経過に伴う進捗を追跡する場合、間隔尺度は信頼性が高く簡単な方法を提供します。洞察力のあるデータを引き出す鍵は、調査に適したツールと尺度を選択することから始まります。間隔尺度測定を採用して、調査の精度と洞察力を次のレベルに引き上げましょう。

Ref：フォーム.アプリ | GraphPad | QuestionPro

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