測定スケール
測定尺度は、経験的関係システムを表すために使用されるマッピングです。主に5種類あります-
- 名目尺度
- 序数スケール
- インターバルスケール
- 比率スケール
- 絶対スケール
名目尺度
要素を分類スキームに配置します。クラスは注文されません。すべてのエンティティは、属性の値に基づいて特定のクラスまたはカテゴリに配置する必要があります。
それには2つの大きな特徴があります-
経験的関係システムは、異なるクラスのみで構成されています。クラス間の順序付けの概念はありません。
クラスの明確な番号付けまたは記号表現は許容できる尺度ですが、番号または記号に関連付けられた大きさの概念はありません。
序数スケール
要素を順序付けられた分類スキームに配置します。以下の特徴があります-
経験的関係システムは、属性に関して順序付けられたクラスで構成されます。
順序を保持するマッピングはすべて受け入れられます。
数字はランキングのみを表しています。したがって、加算、減算、およびその他の算術演算には意味がありません。
インターバルスケール
このスケールは、分類を分離する間隔のサイズに関する情報をキャプチャします。したがって、名目尺度や順序尺度よりも強力です。
以下の特徴があります-
順序スケールのように順序を保持します。
差異は保持されますが、比率は保持されません。
足し算と引き算はこのスケールで実行できますが、乗算や除算は実行できません。
属性が間隔尺度で測定可能である場合、および M そして M’ 表現条件を満たすマッピングである場合、常に2つの数値を見つけることができます a そして b そのような、
M = aM '+ b
比率スケール
これは、最も有用な測定尺度です。ここでは、比率を取得するための経験的な関係が存在します。以下の特徴があります-
これは、順序、エンティティ間の間隔のサイズ、およびエンティティ間の比率を保持する測定マッピングです。
属性がまったくないことを表すゼロ要素があります。
測定マッピングは、ゼロから開始し、単位と呼ばれる等間隔で増加する必要があります。
すべての算術演算を適用できます。
ここでは、マッピングは次の形式になります
M = aM’
どこ ‘a’ は正のスカラーです。
絶対スケール
この尺度では、属性の可能な尺度は1つだけです。したがって、可能な変換は恒等変換のみです。
以下の特徴があります-
測定は、エンティティセット内の要素の数を数えることによって行われます。
属性は常に「エンティティ内のxの出現回数」の形式を取ります。
可能な測定マッピングは1つだけ、つまり実際のカウントです。
結果のカウントに対してすべての算術演算を実行できます。