Reading Time: 2 minutes read SMART目標とは？ SMART Objectivesは、パラメーターによって置かれた目的と目標のセットと定義され、構造と扱いやすさを両立させるものです。 SMARTゴールセッティングは、明確なマイルストーンと目標達成までの推定タイムラインによって、特定の目標に向けた検証可能な軌道を作成します。 SMARTは、その頭文字をとったものです。 S – 特定 M – 測定可能 A – 達成可能 R – Relevant T- タイムベース テクノロジーが発達した現代で、最も広く使われている言葉のひとつが「SMART」です。 […]
Reading Time: < 1 minute read ノミナルスケールと オーディナルスケールは、4つの変数測定尺度のうちの2つである 変数測定尺度 . これらの測定尺度はいずれも、その意義は 調査・アンケートを行い、その結果を統計的に分析した。 NominalスケールとOrdinalスケールの違いは、それぞれが持つ詳細な情報により、市場調査の分析手法に大きな影響を与える。 ノミナルスケールは、ラテン語で「名前に関係する」という意味の “nomalis “に由来し、通常、カテゴリーを示すのに使われる。 これらのカテゴリーには、収集したデータを分析するための番号が割り当てられています。 例えば、人の性別、民族、髪の色などは、名義尺度のデータとして考えられる。 一方、順序尺度は、情報を特定の順序、すなわち互いに比較して並べ、各パラメーター（変数）を「ランク付け」するものである。 例えば、お客様が小売店で買い物をした後、キオスクのアンケートに答えてもらいます。”1～5のスケールで、あなたのショッピング体験はいかがでしたか？”- 1は極めて不満足、2は不満足、3はどちらでもない、4は満足、5は極めて満足を示す。 2は4より低く、4は5より低いというように、それぞれの選択肢にランクがあるため、収集されるデータは順序尺度になります。 しかし、順序尺度の場合、数値は定量的な測定のために割り当てられているのではなく、純粋にタグ付けのためのものなので、4（満足）と2（不満足）の差が5（極めて満足）と3（中立）の差と同じであることは必須ではありません。 すべての統計学者はこの差を他の二つの変数尺度、すなわち インターバル と […]
Reading Time: < 1 minute read 区間尺度と 比率尺度は 可変測定尺度である。 これらは、変数属性の定量的な定義を提供するものである。 インターバルスケールとレシオスケールの違いは、ゼロより下に浸ることができるかどうかにある。 インターバルスケールは真のゼロを持たず、ゼロ以下の値を表すことができる。 例えば、-10度など0度以下の温度を測定することができます。 一方、比率変数はゼロを下回ることはない。 身長と体重は0以上から測定し、それ以下になることはない。 インターバルスケールを使用すると、すべての量的属性を測定することができます。 間隔スケールの測定は、ランク付け、カウント、引き算、足し算が可能で、スケール上の各数値は等しい間隔に区切られています。 しかし、これらの測定値では、互いの比率を知ることはできない。 比率尺度は、区間尺度と同じ性質を持っています。 足し算、引き算、数え算の測定に使うことができます。 比率尺度は、尺度の始点またはゼロ点である原点という性格を持つことで異なります。 インターバル-レシオスケール比較 気温の測定は、区間スケールの優れた例です。 エアコンの効いた部屋の温度は16度、部屋の外の温度は32度です。 外の気温は部屋の中より16度高いと判断できる。 しかし、「外は室内の2倍の暑さだ」と言ったら、それは間違いです。 […]
Reading Time: < 1 minute read アンケートの定量的なデータを分析する計画を立てるとき、”インターバルスケール “という言葉を目にしたことがあるのではないでしょうか。 しかし、それは何であり、「名義尺度」や「順序尺度」といった一般に関連する用語とどのように異なるのでしょうか。 ここでは、その定義や主な特徴について説明し、特に調査戦略に役立つと思われるインターバルスケールの例を紹介します。 インターバル・スケール。定義 インターバルスケールは 量的 秩序があり、2つの変数の差は意味があり、等しく、ゼロの存在は恣意的である測定尺度。 共通の尺度に沿って存在する変数を等間隔で測定するものです。 変数間の距離を計算するために使用される尺度は、高い信頼性を持っている。 インターバルスケールは、3番目のレベル 測定レベル 名目尺度と序数尺度の後。 最初の2段階を理解することで、インターバル計測を区別することができます。 名目尺度は、変数に自然な順序や順位がない場合に使用されます。 番号付きの変数でも番号なしの変数でも構いませんが、よくあるアンケートの例としては、性別、居住地、政党、ペットなどです。 一方、順序尺度では、変数の順位は重要ですが、変数間の差や距離は重要ではありません。 ネット通販の価格帯フィルターを考える。 25ドル未満」「26ドル以上50ドル未満」などを選択できるが、その違いは関係ない。 同様に、「勧めない」と「強く勧めたい」のような変数の順位は重要だが、その差は別の変数で表現されない限り、重要ではない。 […]
Reading Time: < 1 minute read 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？” 1- 非常に満足している 2- 満足 3- ニュートラル 4- 不満 5- 全くもって不満である “カスタマーサービスにどの程度満足していますか？” […]
