健康統計の基礎・健康統計学 - 2011/2nd/1st のバックアップ(No.1)

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  • 1 (2011-04-12 (火) 14:33:47)

統計資料の尺度

尺度とは

「尺度」（scale）とは、 データの特徴に対して数値を対応させる基準のことです。 特徴別のデータの種類ともいえます。

尺度によって、計算（加減乗除）ができる／できないや、 用いることができる統計的手法が異なってきます。

尺度の種類

量的データ（測れるデータ）

• 比尺度、または、比例尺度（ratio scale）
  • ゼロを基点とすることができる尺度
    • 例）時間、速度、身長、体重、血圧など
  • 0という値が「何もない」という原点として特別な意味をもつ
  • 比率（データの掛け算・割り算）に意味がある
    • ほとんどの統計量が意味を持ち、用いることができる分析手法が多い
  • データの加減乗除（＋−×÷）ができる

• 間隔尺度（interval scale）
  • 個々のデータのあいだに等間隔が保証されている
    • 例）温度、テストの点数、立位体前屈の測定値など測定・検査結果など
  • 0という値が「何もない」状態を意味していない（値のひとつにすぎない）
  • 差（データの引き算）だけに意味があるが、比率に意味がない
  • データの加減乗除（＋−）ができる
    • 平均値、中央値、最頻値、標準偏差（データの偏り具合）といった統計量が意味を持つ

質的データ（測れないデータ）

• 順序尺度（ordinal scale）
  • 順序に意味がある（大小、順序、方向）
    • 例）満足度、順位、等級、アンケート調査など
  • 大小関係にのみ意味があり、差には意味がない
  • 計算することはあまりできないが、中央値（順番の真ん中の値）が意味を持つ
  • 心理学や教育学の調査・研究では、便宜上、間隔尺度とみなしてデータ解析する場合がある

• 名義尺度、または、類別尺度（nominal scale）
  • 区別にのみ意味がある（いわゆる指標や分類）
    • 例）性別、血液型、国籍、人種、色、模様、都道府県など
  • データが数値であっても順番に意味はない
  • 計算することはできない

連続量と離散量

• 連続量（1.12, 2.04, 3.14,…）
  • 飛び飛びの値を取らずに、値が連続的に変化する量
  • 例）温度、長さ、重さ、速さ
• 離散量（1, 2, 3,…）
  • 飛び飛びに値が変化する量（少数の値をとらない）
  • 例）人数、点数、順位、満足度のような評価値
  • 「離散量＝質的データ」とは限らない（点数のように間隔尺度のデータもある）