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測定スケール

測定スケールは、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。 それは主に5種類です-

• 公称スケール
• 順序スケール
• インターバルスケール
• 比率スケール
• 絶対スケール

公称スケール

要素を分類スキームに配置します。 クラスは順序付けされません。 各エンティティは、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つの主要な特徴があります-

• 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。クラス間に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受け入れられる尺度ですが、数字または記号に関連する大きさの概念はありません。

順序スケール

要素を順序付けられた分類スキームに配置します。 それは次の特性を持っています-

• 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収集します。 したがって、公称スケールおよび順序スケールよりも強力です。

それは次の特性を持っています-

• 順序スケールのような順序を保持します。
• 差異は保持されますが、比率は保持されません。
• 加算と減算はこのスケールで実行できますが、乗算または除算はできません。

属性が間隔スケールで測定可能であり、 M および* M ’が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 *a および b を見つけることができます。

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、比率をキャプチャするための経験的な関係が存在します。 それは次の特性を持っています-

• 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始まり、単位として知ら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、マッピングは次の形式になります

• M = aM ’*

ここで、「a」は正のスカラーです。

絶対スケール

このスケールでは、属性に対して考えられるメジャーは1つだけです。 したがって、可能な変換はID変換のみです。

それは次の特性を持っています-

• 測定は、エンティティセット内の要素の数をカウントす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」という形式を取ります。
• 可能な測定マッピングは、実際のカウントのみです。
• 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。