研究や統計における測定尺度とは、変数が定義され、異なるカテゴリに分類されるさまざまな方法のことです。
測定尺度という用語は、統計学における2つのキーワード、すなわち、測定と尺度に由来しています。
測定の尺度という言葉は、統計学における2つのキーワード、すなわち「測定」と「尺度」に由来しています。測定とは、研究の一部として収集された観察結果を記録するプロセスであり、一方、尺度とは、対象物を数字や意味に割り当てることです。
Measurement Scaleとは
Measurement Scaleは、統計学においてデータの変数を定性化または定量化するために使用されます。
測定尺度にはさまざまな種類があり、収集されるデータの種類によって、統計的測定に使用される測定尺度の種類が決まります。
測定尺度にはさまざまな種類があり、収集するデータの種類によって、統計的測定に使用する測定尺度が決まります。
測定尺度は、質的データと量的データを測定するために使用されます。
測定尺度の特徴
識別性
識別性とは、データセット内の各変数の値に数字を割り当てることを指します。 例えば、回答者の性別を「男性」と「女性」の2つの選択肢で尋ねるアンケートを考えてみましょう。
これらの値は識別のためのものなので、算術演算を行うことはできません。
マグニチュード
マグニチュードとは、測定尺度の大きさのことで、数字(アイデンティティー)には、最小から最大までの固有の順序があります。 数字は通常、昇順または降順で表示されます。
この例は、アイデンティティとマグニチュードの両方を持っているので、順序尺度で測定されます。
等間隔
等間隔とは、尺度が標準化された順序を持っていることを意味します。 つまり、スケールの各レベル間の差は同じです。
各ポジションの差は、等間隔ではありません。
各ポジションの間隔の差は均等ではありません。レースでは、1位の人は20秒、2位の人は20.8秒、3位の人は30秒で完走します。
同一性、大きさ、等間隔を持つ変数は、インターバルスケールで測定されます。
絶対零度
絶対零度は、比率スケールに特有の特徴です。
データ測定のレベル
与えられたデータ セットの測定レベルは、データ変数の属性に割り当てられた値の間の関係によって決定されます。 たとえば、変数 (Gender) の属性 (男性と女性) に割り当てられた値 (1 と 2) の関係は「同一性」です。
データ測定の異なるレベルを知ることで、研究者は統計分析に最適な方法を選ぶことができます。 データ測定の異なるレベルとは、名目尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度です
名目尺度
名目尺度は、識別を目的として使用される測定尺度です。 4つの中で最も冷たく、弱いデータ測定のレベルです。
カテゴリカルスケールとも呼ばれ、識別しやすいように属性に数字を割り当てます。
名目尺度で行うことができる唯一の統計分析は、パーセンテージまたは頻度カウントです。
例えば、以下のような例があります。 以下の例では、ある政党の人気度の測定を名目尺度で行っています。
あなたはどの政党に所属していますか？
- Independent
- Republican
- Democrat
Independentを「1」、Republicanを「2」、Democratを「3」と表記しても、どの属性が他の属性より優れているということではありません。
オーディナル スケール
オーディナル スケールでは、スケールされる変数に応じて、属性のランク付けや順序付けを行います。 この尺度の項目は、問題となっている変数の出現の度合いに応じて分類されます。
順序尺度の属性は、通常、昇順または降順で並べられます。
順序尺度の属性は通常、昇順または降順に配置され、変数の出現の度合いを測定します。
順序尺度は、市場調査、広告、顧客満足度調査などに使用できます。
順序尺度を使って、中央値や最頻値などの統計分析を行うことはできますが、平均値はできません。
しかし、順序尺度を使って測定できる平均値の代わりとなる統計的なものは他にもあります。
ソフトウェア会社は、ユーザーに次のような質問をする必要があるかもしれません。
- Excellent
- Very Good
- Good
- Bad
- Poor
この例の属性は、降順で表示されます。
インターバル・スケール
データ測定のインターバル・スケールは、レベルが順序付けられており、スケール上の数値的に等しい距離はそれぞれ等しい間隔の差を持つスケールです。
間隔尺度では、ある属性 A が別の属性 B よりも大きいことだけでなく、A が B よりも大きい範囲も知ることができます。また、順序尺度や名義尺度とは異なり、間隔尺度では算術演算が可能です。
A 5 Minutes Interval Time Scale
教育、医学、工学など様々な分野で使用されています。 例えば、学生のCGPAを計算したり、患者の体温を測定したりなどです。
一般的な例としては、華氏スケールでの温度測定が挙げられます。
Ratio Scale
Ratio Scaleは、データ測定のピークレベルです。 間隔尺度を拡張したもので、測定尺度の4つの特性、すなわち、同一性、大きさ、等しい間隔、および絶対的なゼロの特性を満たしています。
このレベルのデータ測定では、研究者は数字の差と相対的な大きさの両方を比較することができます。 比率尺度の例としては、長さ、重さ、時間などがあります。
市場調査に関しては、一般的な比率尺度の例としては、価格、顧客数、競合他社などがあります。
データ測定の比率尺度は、中心傾向の尺度（平均、中央値、最頻値など）や分散の尺度（範囲、標準偏差など）のようなすべての統計分析法と互換性があります。 回答者の体重を収集するアンケート調査。
あなたは以下のどの項目に当てはまりますか？ 体重
- 100キロ以上
- 81～100キロ
- 61～80キロ
- 40～60キロ
- 40キロ未満
Nominal, & Formplusで比率データを収集する
Formplusは、名目、順序、間隔、比率データを収集するための最適なツールです。 使いやすいフォームビルダーで、簡単にデータを収集することができます。 以下のステップに従って、Formplusでデータを収集してみましょう
Step 1 – Select Feature
ここでは、ラジオ選択式の多肢選択問題を使って、Formplusのフォームビルダーでデータを収集することにします。
- https://www.formpl.us/
- フォームビルダーのメニューにある「選択肢オプション」タブをクリックします。
- 「ラジオ」ボタンをクリックします。
Step 2 – Edit Form
Nominal Data
- 編集ボタンをクリックしてフォームを編集します。
- 質問と選択肢のオプションを編集します。
- 保存ボタンをクリックして編集内容を保存します。
Ordinal Data
- ステップ 1 を繰り返します。
- 編集ボタンをクリックしてフォームを編集します。
- 質問と選択肢を編集します。
- 選択肢に値を割り当てます。
- 保存ボタンをクリックして編集内容を保存します。
インターバル データ
- 下部の「+」記号をクリックして新しいページを追加します。
- ステップ1を繰り返します。
- 編集ボタンをクリックしてフォームを編集します。
- 保存ボタンをクリックして編集内容を保存します。
注意: インターバル データのオプションにはゼロの値はありません。
比率データ
- ステップ 1 を繰り返します。
- 編集ボタンをクリックしてフォームを編集します。
- 質問と選択肢のオプションを編集します。
- 編集内容を保存するために、保存ボタンをクリックします。
- フォームを保存するために、右上の保存ボタンをクリックします。
注意：比率データの例では、ゼロの値を持っているので、間隔スケールとは区別されています。
Step 3 – Customize and Preview Form
Types of Measurement Scale
測定尺度には大きく分けて、比較尺度と非比較尺度の2種類があります。
Comparative Scales
比較尺度では、回答者はある対象物と他の対象物を比較するよう求められます。 市場調査では、顧客にある製品を他の製品と直接比較して評価してもらいます。 比較尺度はさらに、ペア比較尺度、順位尺度、定数和尺度、qソート尺度に分けられます。
- 一対比較尺度
一対比較尺度は、回答者に一度に2つの対象物を提示し、あらかじめ定義された基準に従って一方を選択するよう求める尺度手法です。 製品研究者は、製品の比較調査において、密接に関連する2つの製品のうち、顧客にとって最も好ましいものを選択するよう求めることで、この尺度を使用します。
例えば、あるソフトウェア製品の最新リリースには3つの新機能があります。 しかし、会社は新しいリリースでこれらの機能のうち1つを削除することを計画しています。 そのため、製品の研究者は、最も好まれる機能と最も好まれない機能の比較分析を行っています。
- 次のペアのうち、あなたにとって最も好ましいのはどの機能ですか
- フィルター – ボイス レコーダー
- フィルター – ビデオ レコーダー
- ボイス レコーダー – ビデオ レコーダー
- ランク順の尺度。
ランクオーダースケーリングの手法では、回答者に複数の選択肢を同時に提示し、あらかじめ設定した基準に基づいて優先順位をつけてもらいます。 これは主にマーケティングにおいて、ブランド、製品、または機能に対する好みを測定するために使用されます。
競合分析に使用される場合、回答者は、個人的な好み、製品の品質、顧客サービスなどの観点から、一群のブランドをランク付けするよう求められることがあります。
順位尺度は、最も好ましいものから最も好ましくないものへと属性を並べますが、属性間の特定の距離を持たないため、順序尺度の一種です。
例えば、
以下のブランドを最も好ましいものから最も好ましくないものへと順位付けします。
- Coca-Cola
- Pepsi Cola
- Dr pepper
- Mountain Dew
- Constant Sum Scale
Constant Sum Scaleは測定尺度の一種であり、回答者はポイント、ドル、チップ、チットなどの単位の一定額を、ある特定の基準に従って刺激対象の中に割り当てるよう求められます。
このタイプの測定尺度は、どの製品を購入するかを選択する際に、顧客の意思決定に何が影響するかを判断するために使用することができます。
このタイプの測定尺度は、顧客がどの製品を購入するかを選択する際に、価格、サイズ、香り、パッケージがどの程度重要であるかを判断するために使用できます。
この手法の主な欠点は、回答者が混乱し、指定されたポイントよりも多くまたは少なくポイントを割り当ててしまう可能性があることです。
このような事態を避けるために、Formplusのロジック機能を利用しましょう。 この機能を使うと、回答者が指定されたポイントよりも多くまたは少なくポイントを追加できないような制限をフォームに加えることができます。
- Qソート尺度
Qソート尺度とは、測定尺度の一種であり、ある基準に関して類似した対象物をソートするために、順位付けのスケーリング技術を使用するものです。 回答者は、発言や態度の数を、通常11個の山に分類します。
Qソート尺度は、同じグループ内の異なる対象物にランクを割り当てるのに役立ち、グループ(山)間の違いがはっきりと見えます。
例えば、メニューを用意したばかりの新しいレストランが、潜在的な顧客の好みに関する情報を収集したいとします。
非比較尺度
非比較尺度では、顧客は1つの対象物のみを評価するよう求められます。 この評価は、調査中の他のオブジェクトから完全に独立しています。 モナド尺度やメートル尺度と呼ばれることもありますが、非比較尺度はさらに、連続評価尺度と項目別評価尺度に分けられます
- 連続評価尺度
連続評価尺度では、回答者は、基準の一方の極みから他の可変基準へと走る線上に適切にマークを置くことで、対象物を評価するよう求められます。
評価が得られると、調査者は線をいくつかのカテゴリーに分割し、評価が該当するカテゴリーに応じてスコアを割り当てます。
連続評価尺度は、構築が容易であるものの、いくつかの大きな欠点があり、市場調査での使用は限られています。
- 項目別評価尺度
項目別評価尺度は、各属性に数値を割り当てる順序尺度の一種です。
項目別評価尺度はさらに、リッカート尺度、ステイプル尺度、セマンティック尺度の2つに分けられます。
- リッカート尺度。 リッカート尺度は、5つの回答カテゴリを持つ順序尺度で、属性のリストを最高から最低まで並べるために使用されます。 このスケールでは、異なるレベルを示すために、very strongly, highlyなどの程度を表す副詞を使用します。
- Stapel Scale。 この尺度は、10のカテゴリーを持つ尺度で、通常は-5から5までの範囲で、ゼロポイントはありません。
- Semantic Differential Scale（セマンティック・ディファレンシャル・スケール）。 これは7段階の評価尺度で、終点は双極性ラベル（良いか悪いか、幸せかどうかなど）に関連付けられています。
本質的に調査されている項目が複数ある場合は、3列以上の表で可視化することができます。
結論
一言で言えば、測定尺度とは、研究者がデータ分析を行う際に使用する変数を定量化するために使用されるさまざまな尺度のことです。
測定尺度の概念を理解することは、データを扱い、統計分析を行う上での前提条件です。 異なる測定尺度にはいくつかの類似した特性があり、したがって、分析に使用する技法を選択する前に、データを適切に分析してその測定尺度を決定することが重要です。
同じ測定尺度の測定には、多数のスケーリング技法があります。
同じ測定尺度の測定には、いくつものスケーリング技法があり、研究目的のためにスケーリング技法を選択するユニークな方法はありません。