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インデックスとスケールの違い

インデックスとスケールの違い



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インデックスとスケールは、社会科学研究において重要かつ有用なツールです。それらには類似点と相違点の両方があります。インデックスは、信念、感情、または態度を表すさまざまな質問またはステートメントから1つのスコアを編集する方法です。一方、尺度は、人が特定の声明にどれだけ賛成か反対かなど、変数レベルで強度のレベルを測定します。

社会科学研究プロジェクトを実施している場合、インデックスとスケールに遭遇する可能性が高くなります。独自の調査を作成する場合、または別の研究者の調査からの二次データを使用する場合、インデックスとスケールはデータに含まれることがほぼ保証されます。

研究のインデックス

インデックスは、研究者が複数のランク順に関連する質問または声明の回答を要約する複合的な尺度を作成する方法を提供するため、定量的な社会科学研究で非常に役立ちます。そうすることで、この複合測定は、特定の信念、態度、または経験に関する研究参加者の見解に関する研究者データを提供します。

たとえば、研究者が仕事の満足度の測定に興味があり、重要な変数の1つが仕事関連のうつ病であるとします。これは、1つの質問で測定するのが難しい場合があります。代わりに、研究者は仕事関連のうつ病を扱ういくつかの異なる質問を作成し、含まれる変数のインデックスを作成できます。これを行うには、4つの質問を使用して、仕事に関連するうつ病を測定し、それぞれ「はい」または「いいえ」の回答を選択します。

  • 「自分自身と自分の仕事について考えるとき、私は落胆し、青く感じます。」
  • 「職場にいるときは、理由もなく疲れることがよくあります。」
  • 「仕事をしているとき、私はしばしば落ち着かないので、じっとすることができません。」
  • 「職場にいるとき、私はいつもよりもイライラしています。」

仕事関連のうつ病の指標を作成するには、研究者は上記の4つの質問に対する「はい」の回答数を単純に合計します。たとえば、回答者が4つの質問のうち3つに「はい」と答えた場合、彼または彼女のインデックススコアは3になり、仕事関連のうつ病が高いことを意味します。回答者が4つの質問すべてにノーと答えた場合、仕事関連のうつ病スコアは0になり、仕事に関してうつ状態ではないことを示します。

研究のスケール

スケールは、それらの間で論理的または経験的な構造を持ついくつかのアイテムで構成される複合メジャーの一種です。言い換えれば、スケールは変数の指標間の強度の違いを利用します。最も一般的に使用される尺度はリッカート尺度で、「強く同意する」、「同意する」、「同意しない」、「強く同意しない」などの回答カテゴリが含まれます。社会科学の研究で使用される他の尺度には、サーストン尺度、ガットマン尺度、ボガルドゥス社会距離尺度、および意味微分尺度が含まれます。

たとえば、女性に対する偏見の測定に関心のある研究者は、リッカート尺度を使用してそうすることができます。研究者はまず、「強く同意する」、「同意する」、「同意しない、同意しない」、「同意しない」、「強く同意しない」という回答カテゴリーを持つ偏見のあるアイデアを反映した一連のステートメントを作成します。項目の1つは「女性に投票を許可するべきではない」、別の項目は「女性は男性と同じように運転できない」などです。次に、各応答カテゴリに0〜4のスコアを割り当てます(0は「強く同意しない」、1は「同意しない」、2は「同意しないまたは同意しない」など)。次に、各ステートメントのスコアが回答者ごとに追加され、偏見の総合スコアが作成されます。回答者が偏見のあるアイデアを表す5つのステートメントに「強く同意する」と答えた場合、全体的な偏見スコアは20になり、女性に対する偏見が非常に高いことを示します。

比較対照

スケールとインデックスにはいくつかの類似点があります。まず、これらは両方とも変数の順序尺度です。つまり、両方とも特定の変数の観点から分析単位をランク付けします。たとえば、ある人の宗教性の尺度または指標のスコアは、他の人に対する自分の宗教性の指標となります。スケールとインデックスは両方とも変数の複合測定値です。つまり、測定値は複数のデータ項目に基づいています。たとえば、人のIQスコアは、1つの質問だけでなく、多くのテスト問題に対する回答によって決まります。

スケールとインデックスは多くの点で似ていますが、いくつかの違いもあります。最初に、それらは異なって構築されます。インデックスは、個々のアイテムに割り当てられたスコアを累積するだけで構築されます。たとえば、回答者が平均的な月に行った宗教的な出来事の数を合計することにより、宗教性を測定できます。

一方、スケールは、いくつかの項目が変数の弱い度合いを示唆し、他の項目が変数の強い度合いを反映するという考えで、応答のパターンにスコアを割り当てることによって構築されます。たとえば、政治活動の規模を構築している場合、単に「前回の選挙で投票する」よりも「公職に立候補する」ことを高く評価するかもしれません。 「政治的キャンペーンにお金を寄付する」と「政治的キャンペーンに取り組む」は、おそらくその間に得点するでしょう。次に、参加したアイテムの数に基づいて各個人のスコアを合計し、スケールの全体的なスコアを割り当てます。

Nicki Lisa Cole博士により更新


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