測定レベルの定義

変数が取り得る特性は測定レベルとして知られており、名目、順序、間隔、比率の 4 つがあります。 最初の 2 つはカテゴリ変数としても知られ、最後の 2 つは量的変数とみなされます。

あらゆる科学の本質的な特徴の 1 つは、研究対象が持つ特性を定量化することです。 物体の質量はどれくらいですか? 薬にはどれくらいの量の化合物が必要ですか? 特定の病気の患者には何回の薬が必要ですか? 物体が特定の速度を得るにはどのくらいの力が必要ですか? 前述の要素の測定は比較的簡単ですが、それらは傾向があるため、 具体的で客観的な要素であるために、社会科学では研究対象はやや主観的な傾向があるため、その測定は少し難しい場合があります。 複雑な; 人間の血液 1 リットルあたりのブドウ糖の単位を決定できる医師とは異なり、 糖尿病患者の場合、心理学者は患者が何単位のうつ病や不安に苦しんでいるかを判断できません。 人。 しかし、上記のことは心理学にとって絶望的であるように思えますが、実際には次のようなことを実行することが可能です。 いわゆるレベルを特徴づける一連のルールに基づく、客観的かつ体系化された測定。 測定。

測定のレベルを詳しく説明する前に、「測定」の概念を理解する必要があります。 測定は、定性的であるか定量的であるかに関係なく、すべての研究に固有かつ不可欠なプロセスです。 これは、事前に確立された一連のルールに基づいて、値またはプロパティがオブジェクトに割り当てられるプロセスです。 測定とは、ある物体または対象が持つ特性の大きさを、何らかの支援を通じて推定するプロセスです。 メートル法またはツール (社会科学では、これらのツールは通常、秤、目録、または アンケート）。 特性について話すときは、研究対象の観察可能な側面や特性を指すことに言及する必要があります。 最後に、測定は特性の定量化だけに限定されるものではなく、特性の評価、つまり特性が示す類似点と相違点の評価も含みます。

公称測定レベル

これは存在し得る最も基本的なレベルであり、プロパティを 1 つ以上のグループに分類することが含まれます。 少なくとも 2 つのカテゴリが必要です。 これらのカテゴリには順序や階層はなく、同様のレベルに位置し、これらのカテゴリを作成するために確立された基準によってのみ区別されます。

名義変数に 2 つのグループしかない場合、それは二値変数と呼ばれ、次の例のようになります。 これの最も典型的なものは、出生時に割り当てられた性別 (男性または女性) または生命状態 (生きているかどうか) かもしれません。 死）。 逆に、名義変数に 3 つ以上のグループがある場合、それは多分性と呼ばれます。典型的な例は方向性です。 性的（異性愛者、同性愛者、レズビアン、バイセクシャル、パンセクシュアル）、または宗教団体（カトリック、イスラム教徒、キリスト教徒、または ヒンドゥー教）。

カテゴリを作成するには、次の 2 つの基本基準を考慮する必要があります。

1) 完全. すべてのオブジェクトは何らかのカテゴリに分類できます

2) 独占性. 各オブジェクトは、いずれかのカテゴリにのみ分類できます。

通常の測定レベル

名目レベルと同様に、このレベルにもカテゴリがありますが、最大の違いは、これらのカテゴリに階層があることです。 変数の要素を順序付けるのに役立つため、この変数の名前はこの特性から付けられました。 このような階層は厳密であるという特徴がないこと、つまり、あるレベルと別のレベルの間には大きな距離がある一方で、他の 2 つのレベル間の距離は最小限である可能性があることに言及する必要があります。

このレベルの最も典型的な例としては、教育レベル (初級、中級以上)、社会経済レベル (低、中低、中高、高) があります。

インターバル測定レベル

このレベルは、評価される変数の要素またはプロパティを順序付けすることもできるため、順序レベルに似ています。 違いは、ここでは評価されるプロパティ間に一連の等間隔が確立されていることです。 つまり、カテゴリ間の距離は同じであり、測定全体を通じて一定のままです。 もう 1 つの特徴は、絶対的な 0 を持たないため、測定対象の属性の値が負または正の値を持つ可能性があることです。

このレベルの典型的な例は温度計です。温度計には間隔 (度) が設定されていますが、0 は使用されるスケール (華氏、摂氏、またはケルビン) に応じて相対的なものとなるためです。

比率測定レベル

これは達成すべき最も厳密なレベルであり、間隔測定レベルの特性が含まれています。 違いは、このレベルには絶対 0 があり、属性が存在しないことを示します。 測定。

このレベルの典型的な例はルールです。センチメートル、インチ、フィート、ヤードに関係なく、常に 0 が開始点を示します。

研究で使用される変数の測定レベルを知ることが重要です。 これらは、特定の分析手法を使用して、解釈や解釈に到達できるようになります。 結論。

参考文献

パルド、A.、ルイス、MA. & サン・マルティン、R. (2009). 社会科学および健康科学におけるデータ分析 I. (2番目。 編）合成。