間隔尺度：定義、例を含む特性

調査から定量的データを分析するための計画を作成するときに、「間隔尺度」というフレーズに出くわす可能性があります。しかし、それは何であり、「名義尺度」や「順序尺度」などの一般的に関連付けられている用語とどのように異なりますか？

定義をカバーし、主要な特性を説明し、調査戦略に特に役立つ可能性のある間隔尺度の例を提供します。

間隔尺度：定義

間隔尺度は、順序があり、2つの変数の差が意味があり等しく、ゼロの存在が任意である定量的測定尺度です。共通のスケールに沿って等間隔で存在する変数を測定します。変数間の距離を計算するために使用される測定値は、信頼性が高くなります。

間隔尺度は、名義尺度と順序尺度に続く3番目の尺度です。最初の2つのレベルを理解すると、間隔の測定値を区別するのに役立ちます。名義尺度は、変数に自然な順序またはランク付けがない場合に使用されます。番号付きまたは番号なしの変数を含めることができますが、一般的な調査の例には、性別、場所、政党、ペットなどが含まれます。

対照的に、順序尺度では、変数のランクは重要ですが、変数間の差や距離は重要ではありません。オンラインショッピングの価格帯フィルターについて考えてみてください。「25ドル未満」、「26ドルから50ドルまで」などを選択できますが、両者の違いは関係ありません。同様に、「推奨しない」や「強く推奨する」などの変数のランク付けは重要ですが、その違いが別の変数で表されない限り、それらの違いは重要ではありません。

間隔尺度の特徴

測定の最初の2つの尺度に精通しているので、それを理解するのははるかに簡単です。ある意味では、それは他のスケールの組み合わせです。間隔尺度に関して最も難しい部分は、おそらく真のゼロがないという事実です。しかし、あなたがそれについて考えるとき、いくつかの変数は普遍的に一定のゼロを持っていません。この間隔尺度の例を考えてみましょう：華氏での温度。

華氏で温度を分析している場合、たとえば華氏20〜40度と40〜60度の場合、変数間に順序と差がありますが、ゼロの存在は任意です。ゼロはどのように恣意的ですか？華氏（および摂氏）スケールのゼロ度は、普遍的な定数ではありませんが、代わりに、氷、水、および塩の等しい部分から作られた塩水が凍結する温度を表すために割り当てられます。

ただし、温度の詳細に巻き込まれすぎないようにしましょう。あなたの調査はおそらく他の変数に焦点を合わせます。「間隔」は2つの変数間の間隔（または距離）を指すため、このスケールの目的を覚えるのは簡単です。このスケールを覚えるもう1つの方法は、2つの変数間のデータを加算または減算できますが、乗算または除算はできないことです。これは、2つの変数間で除算が定義される比率スケールとは異なります。

間隔尺度とそのデータの簡単なガイドが必要ですか？ここに主な特徴をリストしました：