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測定尺度

標本の結果を評価する際に用いる物差しのことを測定尺度といいます。

測定尺度には、数値で表すことが難しい定性的尺度と数値で表すことができる定量的尺度があり、定性的尺度には名義尺度、順序尺度の２つ、定量的尺度には間隔尺度、比尺度の２つがあります。

名義尺度とは、性別、血液型のように優劣がつかない、分類のための尺度です。

たとえば、アンケートで、「あなたの血液型を教えてください」という項目があれば、選択肢は1. Ａ型、2. Ｂ型、3. ＡＢ型、4. Ｏ型の４つになりますが、選択肢の頭についている数字は便宜上使用しているだけで、優劣の関係は存在しません。

順序尺度とは、５段階評価などのように、数値ではないが優劣の関係が存在する尺度です。

定性的尺度を数値で表すことが難しいともいえますが、それは、試験の成績評価などで日常的に数値として用いているからです。

一般に、大学の成績評価は、90点以上を秀、80点から89点を優、70から79点を良、60から69点を可、59点以下を不可とすることが多いです。

しかし、この５段階評価の数字は、秀を5に、つまり、定性的尺度を便宜上、数字に置き換えただけです。これをダミー変数といい、血圧などの数値とは区別します。

たとえば、アンケートで「当薬局のサービス全体に対する満足度を教えてください」という項目があれば、「1. 不満足」「2. やや不満足」「3. どちらでもない」「4. やや満足」「5. 満足」のように優劣の順序がある尺度を意味します。

優劣の順序は明らかに成立しますが、身長や体重の差や比のようにどの程度の差や比があるかを明確に示すことはできません。

「4. やや満足」は「2. やや不満足」に比べて満足度が２倍高いとは表現できません。

間隔尺度とは、「血圧」「温度」のように連続した数値で表される尺度です。

間隔尺度の中で、温度には「−（マイナス）」が存在しますが、血圧にはそのような概念が存在せず、０を起点とする数値です。

順序尺度の誤った使用例

順序尺度を使ったアンケートの学会発表で、誤った使用例をよく目にします。

それは、５段階評価のアンケート項目で、イベント前後の結果を比較して、イベント前の平均値が２、イベント後の平均値が４だった時に、２倍に上昇したなどの報告です。

これは、順序尺度を比尺度のように扱っているために起こる誤った使用例です。

測定尺度とは、標本の結果を評価するための物差しのことを指します。測定尺度には、数値で表現することが難しい「定性的尺度」と、数値で表すことができる「定量的尺度」の2種類があります。さらに、定性的尺度は「名義尺度」と「順序尺度」の2つに分かれ、定量的尺度は「間隔尺度」と「比尺度」の2つに分類されます。まず、名義尺度とは性別や血液型のように、対象を分類するための尺度であり、そこには優劣の関係が存在しません。例えば、アンケートで「あなたの血液型を教えてください」という質問に対し、選択肢が1. A型、2. B型、3. AB型、4. O型となっていた場合、これらの数字は便宜的につけられているだけで、血液型間の優劣を示すものではありません。このように、名義尺度では数値に意味がなく、単なる分類のラベルとして使われます。一方、順序尺度とは、評価においてある程度の優劣や順序があるが、数値間の差を正確に測ることはできない尺度を指します。たとえば、「当薬局のサービス全体に対する満足度を教えてください」という質問で、「1. 不満足」「2. やや不満足」「3. どちらでもない」「4. やや満足」「5. 満足」といった選択肢が提示された場合、ここには満足度の順序が存在しますが、満足度が2倍、3倍といった具合に差を測ることはできません。仮に「4. やや満足」が「2. やや不満足」の2倍の満足度を示すと解釈するのは誤りです。これが順序尺度の特徴であり、数値間の差異や比を正確に表現することはできないのです。次に、定量的尺度に分類される「間隔尺度」と「比尺度」について説明します。間隔尺度は、連続的な数値で測定される尺度であり、「温度」や「血圧」がその代表例です。この尺度では、数値間の差を正確に測ることができ、差異には意味があります。しかし、注意すべき点として、温度にはマイナスの概念がある一方で、血圧にはそのような概念が存在しないため、血圧のようなデータには0を起点とした絶対的な基準が用いられます。これに関連するのが比尺度であり、比尺度では絶対的なゼロ点が存在し、体重や身長のように数値間の比率を扱うことができます。例えば、体重60kgの人は30kgの人のちょうど2倍の重さがあると表現できるのです。これが比尺度の特徴であり、0を基準として比率を正確に示せる点が間隔尺度との大きな違いです。測定尺度を正しく使うことは、データ分析において非常に重要です。しかし、現場ではしばしばこれらの尺度が誤用されるケースが見受けられます。例えば、学会発表などで、順序尺度を用いた5段階評価のアンケート結果を比較し、「イベント前の平均値が2で、イベント後の平均値が4だったため、2倍の効果があった」といった報告がされることがあります。これは順序尺度を比尺度のように扱ってしまった典型的な誤用例です。順序尺度では優劣の順序は表現できても、数値の差や比を正確に示すことはできません。そのため、このような解釈は誤りであり、正しいデータ分析が求められます。また、日常的な例として、大学の成績評価が挙げられます。大学では一般的に90点以上を「秀」、80〜89点を「優」、70〜79点を「良」、60〜69点を「可」、59点以下を「不可」とする5段階評価が用いられますが、これらは定性的な尺度を便宜的に数値化したものであり、厳密な意味での数値データとは異なります。このような評価に用いられる数値はダミー変数と呼ばれ、実際の血圧や体重のような連続的な数値とは異なる扱いが求められます。例えば、秀を5、優を4、良を3と数値化しても、それが実際の成績の差異を正確に表しているわけではありません。このように、測定尺度にはそれぞれの特徴があり、使用目的やデータの性質に応じて適切に使い分けることが重要です。名義尺度は分類を目的とし、順序尺度は評価の順序を表しますが、いずれも数値的な差異や比率を示すことはできません。一方、間隔尺度や比尺度では数値の差や比率を正確に示すことが可能であり、これらは定量的な分析に適しています。測定尺度の誤用は、データの解釈を誤らせ、分析結果に悪影響を与える可能性があるため、正しい理解と使用が求められます。