ノミナル・スケール（Nominal Scale）：定義
ノミナルスケールとは、数字を「タグ」または「ラベル」としてのみ使用し、対象物を識別または分類する測定尺度のことである。 この測定は、通常、非数値的（定量的）なもののみを扱う。 変数や数値に価値がない場合
以下は、Nominalレベルの測定例です。
病気の不快感の程度を選択してください：
- 1-マイルド
- 2-中程度
- 3-シビア
この例では、1＝軽度、2＝中等度、3＝重度としています。 ここでいう数字とは、単にタグとして使われるもので、何の価値もない。
の4つがあります。
バリアブルメジャーメントスケール
: 名目、順序、間隔、比率。 これらの測定尺度は、異なる変数（変動しやすい要素、特徴、要因）を分類する方法です。 デフォルトでは、すべての変数が上記の4つのスケールのいずれかに分類されます。 その特性を理解し、変数を4つの測定尺度のいずれかに割り当てることは、どのような数学的操作が許されるかを決定するため、数学的に重要です。
名目尺度は記述特性のみを持ち、項目を特定したり値を委譲したりするための固有のラベルを持つことを意味します。 識別の目的で使用する場合、対象物とそれに割り当てられた数値との間には厳密な一対一の相関関係があります。 例えば、レーシングコースの車には数字が書かれています。 ナンバーは、そのクルマに関連するドライバーを識別するためにあるにすぎず、クルマの特性とは無関係である。
しかし、分類の目的で名義尺度を使用する場合、対象物に割り当てられた数字は、対象物を分類したりクラス内に配置するためのタグとして機能します。 例えば、性別尺度の場合、個人を男性か女性のいずれかに分類することができます。 この場合、カテゴリーに属するすべてのオブジェクトは同じ番号を持つことになり、例えば、すべての男性をNo.1、女性なら2というように。 なお、ノミナルは純粋に集計のために使用されます。
統計学の観点からは、この尺度は最も理解しやすい測定尺度の一つである。 ないものに割り当てられているのは、前述のとおりです。
定量的
または数字重視の方。
例えば、オレンジ、ブルー、レッド、ブラック、イエローの5色があるとします。 1対5、5対1の昇順、降順など、好きな順番で番号をつけることができます。 ここでは、色を識別するためにのみ、色に番号を割り当てています。 また、研究活動の観点から、名目尺度の例として、YES/NO尺度があります。 本来は秩序がない。
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ノミナルスケールの特徴
- 名目尺度では、変数は2つ以上のカテゴリーに分けられる。例えば、同意/不同意、はい/いいえなどである。 ある質問に対する回答が、どちらのカテゴリーにも入ることができる測定メカニズムです。
- ノミナルスケールは質的なものであり、ここでは数値は対象を分類または識別するためにのみ使用されることを意味します。 例えば、サッカーファンならワールドカップを目前に控えて、大いに盛り上がることでしょう！ サッカー選手のジャージに付いている数字に気づいたことはありますか？ この数字は選手の能力とは関係ありませんが、選手を特定するのに役立ちます。
- 名目的な尺度では、数字は対象物に関連する特性を定義しないので、各数字は1つの対象物に割り当てられることになる。 名目尺度の数字に関連する唯一の許容される側面は、”数える “ことである。
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定量的研究
ノミナルスケールの例
ここでは、この測定尺度をよりよく理解するのに役立つ、名目測定の例をいくつか紹介します。
- 自分の行動パターンをどう表現するか？
- E-外向的
- 私は内向的
- A-アンビバート
- あなたの性別は何ですか？
- M-男性
- F-女性
- あなたの髪の色について、下記よりお選びください。
- 1-ブラック
- 2-ブラウン
- 3-バーガンディ
- 4-オーバーン
- 5-その他
名目尺度の中には、前述の例のように2つのカテゴリーしかないサブタイプがある：性別-男性/女性。
それとも、iPhoneをお持ちですか？ 答えはYes/Noかもしれません。
このサブタイプは、二項式名目尺度と呼ばれるものである。
結論
このブログの結びの言葉は、変数を測定値によって分類することが、研究者にとってどの分析手順が有効かを結論づけるのに役立つということを、皆さんにお知らせすることである。
この尺度では、クローズエンドの質問で回答を得ることが容易である。
この尺度では、クローズエンドの質問で回答を得ることが容易です、
短時間で多くの回答を集めることができるため、信頼性が高まります。 しかし、リニアスケールがないと、参加者が反応の度合いを表現できないという欠点がある。
もっと詳しく知る：
アンケートの質問の種類と回答
さまざまな変数測定スケールについて詳しくはこちらをご覧ください。
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