インターバル・データ。定義?
インターバルデータは、整数とも呼ばれ、各ポイントが互いに等しい距離に置かれた目盛りに沿って測定されるデータ型として定義される。 区間データは常に、2点間の距離が標準化され、等しい数値の形で現れる。
区間データは乗算、除算はできないが、加算、減算はできる。 インターバルデータの測定は 間隔尺度. 区間データの簡単な例。華氏100度と華氏90度の差は、華氏60度と華氏70度の差と同じである。
で
市場調査
また、社会的、経済的、ビジネス的な研究において、データ間隔は極めて重要な役割を果たします。 区間データがこれほどまでに普及し、需要があるのは、区間データがほとんどすべての統計的検定と変換をサポートしているからである。
定量データ
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区間データは、名義データ、順序データ、あるいは比率データと比べて、非常に特徴的な属性を持っている。 インターバルデータには、レシオデータにあるような絶対的なゼロ点が定義されていない。 絶対零度がないため、直接的な大きさの比較は不可能である。 例えば、物体Aが物体Bの2倍の大きさであることは、区間データではあり得ないことである。
もっと詳しく
可変測定スケール – 名目、序数、区間、比率。
区間データ解析
区間データは定量的なデータであるため、定量的な分析に使用されるほぼすべての方法を使用することができます。 以下はその一例です。
1.トレンド分析
トレンド分析 は、一般的なインターバルデータ分析手法で、一定期間の調査データを取得することで傾向や洞察を導き出すために使用されます。 つまり、同じ質問を用いて、区間スケール調査を複数回繰り返してデータを取得することで、区間データの傾向分析が行われるのです。
2.SWOT分析
組織の強み、弱み、機会、脅威を評価するために行う分析を「SWOT分析」といいます。
SWOT分析
であり、区間データの評価に広く用いられている。 強みと弱みは組織の内部的な側面であり、機会と脅威は組織の外部的な側面である。 組織は、SWOT分析結果を用いて、市場競争を評価し、将来のマーケティング活動を計画するために、間隔データを測定することができます。
3.コンジョイント分析
コンジョイント分析 は、通常、個人がどのように複雑な意思決定を行うかを区間スケールで分析するために実施される高度な市場調査手法である。 複数の選択肢がある中で、お客様が意思決定をする前に、どのような要素が重要なのか。
4.TURF解析
TURF解析 は、Totally Unduplicated Reach and Frequency Analysisの略で、マーケティング担当者が製品やサービスを組み合わせて市場調査の可能性を分析するための手法である。 特定のコミュニケーション源から到達した顧客のインターバルデータとその頻度を評価するものである。 この分析手法は、研究者が新製品やサービスがターゲット市場で受け入れられるかどうかを理解するために使用されます。 この分析手法は、主にメディアキャンペーンの設計に使われていたが、製品の流通やライン分析に利用されるようになった。
アンケートによるインターバルデータの収集と分析
区間データの主な特徴
ここでは、インターバルデータの特徴を紹介します。
- 測定する。 インターバルデータは、インターバルスケールを用いて計測され、順序や方向を示すだけでなく、値の正確な差も表示される。 例えば、温度計や定規の目盛りは等距離にあり、簡単に言えば、2つの目盛りの間の距離は同じであるということである。
- インターバルディファレンス。 インターバルデータ上の各値間の距離は等しい。 例えば、10cmと20cmの差は、20cmと30cmの差と同じです。
- 計算します。 区間データでは、値の足し算や引き算はできても、割り算や掛け算はできない。 平均値、最頻値、中央値など、区間データを計算する際には、ほとんどすべての統計解析が適用可能です。
- ゼロ点。絶対零度は任意であり、温度が零下10度でも身長は零下にならないように、負の値であっても測定できることを意味する。
インターバルデータの例
1.12時間時計を使って一日の時間を測ることができる。これはインターバルデータの良い例である。 12時間表示の時刻は、一定の周期でゼロから再スタートする回転尺度となります。 これらの数値は、その間の距離が測定可能で比較可能であるため、インターバル・スケールになっています。 例えば、5分と10分の差は、12時間時計では15分と20分の差と同じです。
2.華氏と摂氏で測定される温度で、ケルビンでは測定されない。 華氏と摂氏で温度を測定する場合、0は任意であるため、インターバルデータとみなされます。 しかし、ケルビンでは、0が絶対です。 ケルビンで0度以下の温度はありえない。
3.IQテストで知能指数を算出する場合。 IQにゼロ点はない。 心理学の研究によれば、人の知能がゼロになることはありえないので、この例ではゼロは恣意的である。 IQは、一定の尺度で区切られた数値データである。
4.SATなどの試験のスコア。 SATテストのスコアは、200～800の範囲です。 0から200までの数字は、生得点（正答数）をセクションスコアにスケーリングする際に使用されない。 基準点は絶対零度ではないので、インターバルデータとして適格である。
5.年齢も区間尺度で測定できる変数である。 例えば、Aが15歳、Bが20歳の場合、BがAより年上であることは明らかであるが、BはAより5歳年上であることも明らかである。
インターバルデータは、最もよく使われるデータ型の一つである。 調査ツールには、インターバルデータを取得するためのいくつかの方法があります。 が発生した場合
アンケート
は、回答者に展開され、ある特定の
人口統計学的な質問
回答者に収入を尋ねる質問で、この数字はゼロから無限大まであります。
例えば、こんな感じです。
あなたの年収をお教えください
- 40,000ドル以下
- $40,000- $60,000
- $60,000- $80,000
- $80,000- $100,000
- 10万ドル以上
このようにして収集された数値データは、上記の例では、回答者の年収を基準にしたグループに分類することができる。 同じ所得区分の人。
複数の質問形式があります。
アンケートの質問タイプ
であり、インターバルデータの生成に利用できる。 このように得られたデータは洞察に富むものであるが、調査者はそれを調査の中で展開する前に慎重に考えなければならない。
アンケートによるインターバルデータの収集と分析
