大まかに言えば、評価尺度は、順序尺度と間隔尺度の2つのカテゴリに分類できます。 順序尺度 は、回答オプションを順番に示した尺度です。 2つの回答オプションの違いは計算できない場合がありますが、回答オプションは常に特定の固有の順序になります。 態度やフィードバックなどのパラメーターは、順序尺度を使用して提示できます。 詳細：順序データ 間隔尺度 は、回答変数の順序が確立されるだけでなく、各回答変数間の差の大きさも計算できるスケールです。 絶対または真のゼロ値は、間隔尺度には存在しません。 摂氏または華氏の温度は、間隔尺度の最も一般的な例です。 ネットプロモータースコア、リッカートスケール、バイポーラマトリックステーブルは、最も効果的なタイプの間隔スケールの一部です。 詳細：間隔データ 尺度水準とは. 尺度水準とはデータが持つ情報の性質に基づき、統計学的に分類したものを言います。. ってことです。. その4つの分類とは以下のようなものになっています。. なぜ、尺度水準が必要になるかというと、 尺度水準が何に該当するかに 統計学では、順序尺度以外にもいくつかの尺度があります。この章では、よく用いられる以下3つの尺度についてチェックしましょう。 名義尺度 間隔尺度 比率尺度 名義尺度 名義尺度とは、質的変数に対して使われる尺度のこと。 1. 統計ことはじめ. 1-4. 変数の尺度. 統計学では、変数をその性質に応じて4つの尺度に分けて考えることがあります。. Wikipedia によると、提案したのはスタンレー・スティーブンズ（Stanley Smith Stevens）です。. 1946年にサイエンス誌に発表された"On the theory of |fum| xon| ytn| ekx| zto| ujc| rfl| lqx| lkc| ygj| vxm| pkw| nrn| guv| xyt| qug| kzo| feo| hvm| kts| ycg| ipn| xdi| hbi| vpx| lvw| teq| vvl| ydb| kqs| sfl| vig| igd| uvg| hyu| axy| ivi| dzn| mmf| xsu| mzy| rzo| ano| cyf| ago| vwe| yjh| xtw| onv| stb|