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健康統計の基礎・健康統計学 -
2010/2nd/1st
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2010/2nd/1st
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尺度
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統計資料の尺度
尺度とは、データの特徴に対して数値を対応させる基準(特徴別のデータの種類)。
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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。
量的データ(連続量:測れるデータ)
比尺度(比例尺度)
ゼロを基点とすることができる尺度
時間、速度、身長、体重、血圧
比率に意味がある(データ同士の掛け算・割り算に意味がある)
0という値が「何もない」という、特別な意味をもつ
間隔尺度
個々のデータのあいだに等間隔が保証されている
温度、テストの点数、立位体前屈の測定値
差に意味がある(データ同士の引き算・足し算に意味がある)
比率に意味が少ない(掛け算・割り算には意味がない)
0という値が「何もない」状態を意味していない
質的データ(離散量:測れないデータ)
名義尺度(類別尺度)
区別にのみ意味がある
性別、血液型、国籍、人種、色、模様、都道府県など
順番に意味はない
計算することもできない(平均など)
順序尺度
順序に意味がある(大小、順序、方向)
満足度、順位、等級、アンケート調査など
計算することはあまりできない(平均など)
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
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。
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尺度の種類
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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
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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
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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)
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