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​ From:山極綾子

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「はじめまして！早稲田大学の山極と申します。」

はじめまして。〇〇大学の××と言います。

「…あれ？もしかして、はじめましてではない、ですよね…？

以前のオンライン研究会でお会いしてますよね。お名前はお伺いしておりました！」

海外だけに限らず、現地で開催される学会に参加する醍醐味の一つが、

初めましての方とのご挨拶ができること。

一番最後のパーティーのとき、同じ円卓に座っていた某大学のS先生。

お顔を拝見するのは恐らく初めてだったため、元気に「初めまして」とごあいさつしたのですが、

実ははじめましてではありませんでした。

というのも、メール上ではcc同士でやり取りをさせていただいたことがあったのです。

オンラインが進む今日この頃ですが、

やはり、実際に対面でお会いできることで得られる情報量は多いようです。

ところで、データにはそれが持つ情報量から、4種類に分けられます。

恐らくデータを扱う人であれば無意識に違いを認識しているとは思うのですが、

きちんとそれぞれの違いを把握しておくことが、統計を扱うときには重要です。

一番情報量がないのが、名義尺度。

性別や居住地、国籍など、それぞれ違いはありますがその間に順序関係はありません。

次に情報量が付くないのが、順序尺度。

成績1位、2位…と順番を付けたとき、1位の方が2位より「良い」と言うことは分かりますが、

どのくらい良いのか？と言うことは分かりません。

だんだん情報量が多くなる、間隔尺度。

これは摂氏で見た温度などが当てはまります。

1度より2度の方が温かいですし、1度と2度、2度と3度の間の間隔は等しく、

それらの差を評価することが容易です。

そして最も情報量が多い、比例尺度。

こちらは絶対温度で見る温度が当てはまります。

絶対温度で10度から20度になれば、温度は2倍になったと言うことができるように、

比が意味を持つ、すなわち0に意味がある、ような数字です。

具体的には、身長や体重もその一つです。

それぞれの尺度で使える分析手法は異なっており、情報量の多い尺度は、

より少ない情報量の尺度で用いることができる分析手法を全て用いることができます。

実は混乱しやすいこの尺度たち。

統計の専門家でなくとも、騙されてしまわないように、時折整理してみてもよいのでは、と思われます。

山極綾子

P.S.

個人的には間隔尺度と比例尺度が混乱しやすい気がします。

かく言う私も、ときおり誤って比を計算してしまいそうになります。

テストの点数が倍になった！とか…。

（テストの点数が0点＝知識が全くない、わけではないので、テストの点数は間隔尺度です。）

自分はもう勉強したから大丈夫！という慢心が出てこないように、ときおり自省したく思います．．．。

P.P.S.

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