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間隔尺度（interval scale）は、データの測定尺度の一つであり、名義尺度や順序尺度の性質に加えて、各値の間隔が等しいという等間隔性を持つことが特徴です。名義尺度ではデータのカテゴリー分けのみが可能であり、例えば血液型や性別などの分類がその典型例です。一方、順序尺度ではデータ間に順序関係を持たせることが可能であり、例えば満足度調査の「非常に満足」「満足」「不満」「非常に不満」といった回答では、カテゴリー分けに加え、各回答が順序づけられています。ただし、順序尺度の場合、データ間の差を測ることはできません。これに対し、間隔尺度は数値間の差が正確に測定できるという特徴を持ち、これによりより精密なデータ解析が可能となります。その典型例が気温です。摂氏温度で0℃、1℃、2℃という値には明確な大小関係があり、各値の差も等しいため、1℃と2℃の差、3℃と4℃の差は同じ1℃として測定できます。この等間隔性があることで、間隔尺度は加減算に意味を持ちます。例えば、10℃と20℃の差は10℃であり、これをそのまま利用することで平均値や標準偏差などの統計量を計算することが可能です。しかし、間隔尺度には注意すべき特性もあります。その一つが、原点と単位の設定が任意であることです。摂氏温度と華氏温度の関係がその典型例です。摂氏温度では水の氷点が0℃、沸点が100℃と定義されていますが、華氏温度では氷点が32°F、沸点が212°Fと設定されています。このように、原点や単位の設定が異なる場合でも、両者の間隔の等間隔性は保たれているため、間隔尺度としての性質に変わりはありません。ただし、この特性から、間隔尺度同士の掛け算や割り算は意味をなさないという制約があります。例えば、20℃は10℃の2倍の温度とは言えませんし、摂氏と華氏のように単位の変換が可能であることから、尺度間の比率に意味を持たせることもできません。これにより、間隔尺度は比率尺度（ratio scale）とは異なり、比率計算が不適切である点を理解することが重要です。また、間隔尺度のデータは、主に統計解析において広く利用されています。例えば、心理学や教育学では、テストの得点が間隔尺度として扱われる場合があります。この場合、得点間の差は等間隔であると仮定されるため、平均点や分散を計算する際に間隔尺度としての性質が活用されます。一方で、得点の0点が絶対的な無を意味しない点では、比率尺度とは区別されます。こうした間隔尺度の性質を理解することで、適切な統計解析手法を選択できるようになります。間隔尺度はその特徴から、特定の解析手法に適したデータとして扱うことが求められます。例えば、回帰分析や分散分析といった多くの統計手法では、データが少なくとも間隔尺度であることが前提とされています。このため、間隔尺度の正確な理解は、統計解析を行う上で不可欠です。間隔尺度は科学的研究や日常的なデータ解析の場面で重要な役割を果たしますが、その利用には必ず前提条件やデータの性質を確認することが求められます。このように、間隔尺度はデータの特性を理解し、それに基づいて適切に解析するための基本的な概念であり、正しい扱い方を学ぶことがデータ解析の質を向上させる鍵となります。