オーディナルスケールの定義
順序尺度は、実際にそれらの間の変動の程度を確立することなく、データのランク付けと順序を報告する測定の第2レベルです。 オーディナルレベルの測定は、4つの測定尺度のうちの2番目です。
“Ordinal “は「順序」を示す。 順序データとは、自然発生的な順序を持ち、その差が不明な量的データである。 名前、グループ化、またランキングも可能です。
例えば、こんな感じです。
“当社製品への満足度は？”
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“カスタマーサービスにどの程度満足していますか？”
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アンケート回答者は、これらの満足度の選択肢を選ぶことになりますが、「どれくらい？」という答えは出ないままです。 様々な尺度を理解することで、統計学者や研究者がデータ分析技術を適宜活用できるようになる。
このように、順序尺度は、並べ替えを使って変数が互いに大きいか小さいかを理解するための比較パラメータとして使用されます。 順序尺度の中心傾向はMedianである。
Likert Scaleは、順序変数間の区間差が結論にならない例である。 この尺度では、「とても満足している」から「とても不満である」のように、通常、回答の選択肢は極性である。
これらの選択肢の差の強さは、「満足」と「どちらでもない」の差の値より、「全く満足」と「全く不満」の差の値の方がはるかに大きくなるため、特定の値に関連付けることはできません。 ベンツの車が好きな人が、「ベンツを友人や家族に薦める可能性はどのくらいありますか？ したがって、順序尺度は、選択肢の順序を推論する場合に使用され、区間差も設定する場合には使用されない。
順序特性
- 順序尺度は、大きさの特定と記述とともに、変数の相対的なランクを示すものである。
- 区間の特性は不明です。
- 頻度、満足度、幸福度などの非数値的属性の測定。
- 名目尺度が提供する情報に加え、順序尺度は変数のランクを識別する。
- この尺度を用いることで、調査者は、特定された変数の順序に関して、回答者間の一致の度合いを分析することができる。
序数尺のメリット
- 順序尺度を使用する第一の利点は、変数間の比較が容易なことである。
- 変数の並び替え後にグループ化できるのが非常に便利です。
- アンケート調査で効果的に活用
世論調査
アンケート
アンケート
分析・分類が簡単なため。 収集された回答は簡単に比較でき、ターゲット層についてインパクトのある結論を導き出すことができます。 - 直線的な評価尺度で相対的に値を示すため、名目的な尺度に比べ、より情報量が多い結果となった。
について学ぶ。インターバル・スケールと レシオ・スケール
序数例
- 高校生のランキング – 1位、3位、4位、10位… Nth. 100点満点で99点の人が1位、92点満点で100点の人が3位というように。
- レストランでの評価アンケート – ウェイターが紙やオンラインのアンケートを受け取ったとき、その質問に答える。「0は非常に不満、10は非常に満足している。
- リカートスケール – The
リカートスケール
は、顧客 満足度や従業員満足度を計算するために使用される序数尺度の変種です。
