計測

調べものや実験で集めた様々な情報をうまく扱うには、それらを分類するための基準が必要です。この基準のことを「尺度」と言います。尺度は、集めた情報の種類に応じて適切な分析方法を選ぶためにとても大切な考え方です。例えば、好きな色、テストの点数、気温、重さなど、集める情報の種類は様々です。これらの情報は、数字で表されるものと、そうでないものがあります。尺度を理解することで、それぞれの情報の種類に合った分析方法を選べるようになります。情報を分類する尺度には、大きく分けて四つの種類があります。一つ目は、名前を付けるだけの「名義尺度」です。好きな色や性別など、順番や大小に意味がない情報に使います。例えば、赤、青、黄色の分類に優劣はありません。二つ目は、順番に意味がある「順序尺度」です。テストの順位や満足度など、順番はつけられるものの、その差に意味がない情報に使います。例えば、1位と2位の差と、2位と3位の差が同じとは限りません。三つ目は、順番と差に意味がある「間隔尺度」です。気温やカレンダーの日付など、差には意味があるものの、ゼロに絶対的な意味がない情報に使います。例えば、気温が0度だからといって温度がないわけではありません。四つ目は、順番、差、ゼロのすべてに意味がある「比率尺度」です。重さや長さなど、ゼロが何もない状態を表す情報に使います。例えば、重さが0グラムであれば、重さがないということを意味します。このように、尺度は集めた情報の種類によって適切な分析方法を選ぶためのかぎとなります。尺度を正しく理解することで、より正確な分析を行い、より深い理解につながります。データ分析を行う上で、尺度の理解は最初の大切な一歩と言えるでしょう。