データの水準とは? わかりやすく解説

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データの水準

 ある対象特性値数値対応させるときの基準名義尺度順序尺度間隔尺度比例尺度4 種類がある。名義尺度データは最も水準低く比例尺度データは最も水準が高い。ある水準データは,それより低い水準データが持つ性質全て持つ。例えば,間隔尺度データ適用できる全ての統計手法は,比例尺度データにも適用できる。ただし,逆は成り立たない。「順序尺度以上」という場合には,データの水準が順序尺度よりも高い,間隔尺度および比例尺度を含む。
別のページ参照のこと。

データの水準


 観察される変数数値表現される観察される変数数値対応させる基準データ水準呼ばれ数値の持つ意味には違いがある。
名義尺度
 データコンピュータ処理するために用意するとき,例え血液型場合には,A 型を 1,B 型を 2,AB 型を 3,O 型を 4のように数値に対応させて入力する
 しかし,これらの数値血液型区別するために使われているだけで,重複さえなければA 型を 4,B 型を 3,AB 型を 2,O 型を 1 に割当ててもよい。
 またこれらの変数の,平均値求めて意味がない最頻値求められる)。
順序尺度
 例えば,治療効果の判定において,悪化を -1,不変を 0,改善を 1,著効を 2 のように数値対応させる。ある場合には,改善を 1 とすれば著効は 3 くらいかもしれない
 しかし,それを決定できる客観的な根拠ない場合には,これらの数値大小関係にのみ意味がある
 平均値などをとることはできないが,中央値定義できる
 また,大小関係情報使用するためのノンパラメトリック統計学的分析手法がある。
 データ水準が「順序尺度以上」とは,間隔尺度比例尺度を含む(これらは共に,順序尺度性質備えている)。
間隔尺度
 “距離尺度”とも呼ぶ。後述比例尺度異なり数値の差のみに意味がある
 例えば,温度10 から 15になったときに,50 %温度上昇があったとはいわない温度絶対温度 K で表されているならば,比例尺度なので何 % 上昇どのようにいえる。温度10から 15になった場合も,100から 105になった場合も共に 5温度上昇である。
 比例尺度間隔尺度特性をかね備えている(数値の差にも意味がある)ので,間隔尺度変数適用できる分析手法比例尺度変数に対して使用できる
 「間隔尺度以上」という場合には,間隔尺度比例尺度両者を指す。
比例尺度
 “比尺度”とも呼ぶ。間隔尺度では数値の差のみに意味があるが,比例尺度では数値の差と共に数値の比にも意味がある。比が定義できるということは絶対零点を持つことと同じことを表す。
 例えば,身長体重などは(ゼロや)負の値をとらないので,比例尺度である。体重50 kg から 60 kgになった場合と,100 kg が 110 kg になった場合いずれも 10 kg増加であるが,前者20 % 増,後者10 % 増である。間隔尺度変数に対して使用できる分析手法比例尺度変数に対して使用できるが,逆は成立たない。
 間隔尺度変数として扱う(数値の差を検討する)のか,比例尺度変数として扱う(数値の比を検討する)のかは,解析目的によって選ばれなければならない





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