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統計の基礎
第３回
変数
5月13日
【目標】
• 経済社会のメカニズムを変数の相互関係とし
て捉えることを理解する。
• 変数の型について説明できるようになる。
【構成】
変数
１．変数の役割と設定
２．変数の型
(1)スチーブンスの４種の尺度
(2)属性データ、数量データ
３．尺度化
Ｅｘｃｅｌの基本
１．変数の役割と設定
(1)役割
調査の研究課題とは、
• 「分析単位間で共時的あるいは通時的に、
なぜ従属変数の値が異なるのか」
という観点から定式化できる
• 調査の内容はどのような従属変数(被説明変
数)に焦点を当てるかで決まる
• 調査の積み重ねは、明確に定義した変数を
共通して使うことが前提
(2)設定
変数をできるだけ明確に定義し、
妥当性、信頼性を高める。
• 変数設定の基本ステップ
変数名称
記述的定義言葉で明確に定義
カテゴリー
変数の値を示すカテゴリーの設定 ⇒尺度化
分類手順
具体的にカテゴリーへの対応を決める方法
• 相互背反的で全てを尽くしたカテゴリー
• カテゴリー分類が困難な変数は複数次元の
可能性
例；国際化、要介護
• 残余カテゴリー
なるようにする
該当標本ができるだ少なく
２．変数の型
①スチーブンスの４種の尺度
比例尺度 ratio scale
原点(０点)を持ち多様な数値解析が可能
距離尺度 interval scale
分散(散らばり度合い)の計測が可能
序数尺度 ordinal scale
推移律の適用が可能
距離尺度化のために、
１，２，３等の値を付すことがある
名義尺度 nominal scale
名義をコード化することが多い
数値的分析のために、
１(該当)、０(非該当)の値を付すことがある
ダミー変数
②属性データ、数量データ
• 属性データは属性ごとの標本の頻度で扱う
• 数量データは標本の特定の特性の大きさ
• 標本を特定の尺度で計測し、
いずれかのデータとして集計する
• 名義尺度→属性データ
• 序数尺度→属性データ
序数を数量として扱うこともある
• 距離尺度・比例尺度→数量尺度
階層ごとの頻度に変換することもある
尺度化
(1)尺度化とは
測定水準の低い尺度の変数の計量可能変数
への転換
• 序列的選択肢による転換
• 他指標との関連付けによる転換
• 回答者による直接的位置付けなど
多様な工夫がありえ得るが、作られた尺度の妥
当性・信頼性に疑問がつきまとう
• 任意尺度
文章尺度文章表現により恣意的に付与
社会的距離尺度
• 外的基準
態度尺度と外的基準との対比
ウォーナー『ヤンキー・シティ』
階級と階層の研究に転換点
• 間接・直接測定
間接：判定者の主観的な判断
直接：回答者の判断個体値の入手
• 内的一貫性
• 一次元性の確認
①リッカートの技法
賛成の多い人のグループ、賛成の少ない人のグループを分け
グループによって明確に差がある指標を判定に用いる
②ガットマンの技法
誰もが肯定する指標から、あまり肯定されない
指標までを並べ物差しとする
③サーストンの技法
人々の評価から、物差しを直接決める

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