この記事では、理系大学生のhuoがデータの種類と尺度についてできるだけわかりやすく解説している記事です。
名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 がわからない人に向けてこの記事を書きました。
私自身名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度を理解することに苦労したので自分のように苦労している人の役にたてるような記事を書きました。
できるだけわかりやすく解説しているのでぜひ一度読んでみてください。
名義尺度とは何か
順序尺度とは何か
間隔尺度とは何か
比例尺度とは何か
データの種類や尺度は、実験レポートで使ったり統計データを整理するときに使います。
実験レポートでは、どの尺度を選ばないといけないのかは自分で判断しなくてはいけなくこの判断を間違えてしまうとレポートの成績が下がってしまうので気よ付けましょう！
統計学などのテストにも出たりもします。
データの種類と尺度の種類がわからなくて困っているいる人のために書いたので一度読んでみてください。
尺度の種類についてわかりやすく解説
名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の違いについてできるだけわかりやすく解説していきます
データの種類と尺度
ここでは統計学で使われデータの種類と尺度について解説していきます。
データの種類は大きく分けて定性的データと定量的データの2つがある。
データの種類によって尺度や分析手法などが変わってくる。
尺度とは数値などのデータを測る基準のことをいい、名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度の4つに分けられる。
データの種類(データの属性)
データの種類には定性的データと定量的データがの２つの種類がある。
定性的データはカテゴリーデータや質的データともいわれている。
定性的データとは、数値としての意味を持たないもので、ものなどの判別などに使われる。
数値の意味を持たないとは、例えば運転免許の12桁の番号や学籍番号など挙げられる。
これは、ただの数値の羅列でありこの値は四則計算しても何の意味持つことはできない。
ただの数値の羅列したもの定性的データいう。
定量的データは量的データともいわれる。
定量的データとは数値として意味のあるもので四則計算が可能な数値のことをいう。
例としては、時間・身長・気温などが挙げられる。
名義尺度について
名義尺度は定性的データで、単に分類や区別などをするために使われている値のことをいう。
例としては、学籍番号・血液型・運転免許証の12桁の番号などが挙げられる。
数値間の大小に意味はない。また度数や最頻値は意味をを持つ。
平均・分散・標準偏差などは意味を持たない。
順序尺度について
順序尺度とは定性的データで、順序に意味があるがその間隔の数値には意味がないもののことをいう。
例 食べものランキング 1位 寿司 2位 焼肉 3位 ラーメン これは順序に意味がある。
しかし、1位2位3位の間の票の数には数値的比率や間隔は意味を持たない。
だから順序尺度は順序に意味がありその間隔が小さかろうが大きかろうが関係ない。
度数・最頻値・中央値は意味を持つが平均・分散・標準偏差は意味を持たない。
間隔尺度について
間隔尺度は定量的データで測定値間が等間隔な数値を表し原点が定義されないものことをいう。
和と差は意味を持つが比率は意味を持たない。
平均・分散・標準偏差を計算することができる。
例 気温・テストの点数・西暦などが挙げられる。
比例尺度について
比例尺度は定量的データで測定値間が等間隔な数値を表し原点が定義されているものことをいう。
四則計算ができ平均・分散・標準偏差を求めることができる。
例は身長・体重・速度・値段・年・給料・濃度・質量などが挙げられる。
間隔尺度と比例尺度の違い
この2つの違いは0の値に意味があるかで決まる。
間隔尺度は気温などが例に挙がるが
この気温は0℃時も意味があるといえるしかし比例尺度の場合は
質量を例にすると質量が0のときは
その物質は存在していないことを表し0に意味がないことがわかる。
ただし、気温だからといって間隔尺度を
選択してしまうと間違えを選択してしまうときがあ
るためこの2つは0に意味があるかで判断すべきである。
尺度の注意点
尺度の変換を行う場合注意しなければいけないことがあります。
尺度の変換では情報量が多い尺度から少ない尺度にしか変換できないというルールがある。
名義尺度<順序尺度<間隔尺度<比例尺度の順に情報量が多くなる。
比例尺度から名義尺度にいきなり飛ばして変換も可能である。
4つの尺度のまとめ
今回は、データの種類と尺度の種類について解説してみました。
名義尺度,順序尺度、間隔尺度、比例尺度を例を使って説明しました。
名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の違いについてしっかりと理解できるようになりましょう！
名義尺度,順序尺度、間隔尺度、比例尺は、実験レポートで使う知識の一つなのでしっかりと理解しておきましょう！
少しでもデータの種類と尺度の理解に役立てていれば幸いです。