リッカート式尺度は何を測っていて、なぜ尺度平均値を使うのか | Sunny side up!
心理学以外の研究者や、学部生によく聞かれる質問に、「心理学ではリッカート尺度を使った研究が多いが、あれは大丈夫なのか」というのがある。大丈夫って何よ。 いや、言いたいことはわかる。自己評定式の質問紙調査でリッカート尺度を使った測定って、何を測っているのか、ちゃんと測れてるのか、得点化はそれで大丈夫なのか、などなど疑問はたくさん出てくる。 人間の適応力はすごいもので、2年生で上の疑問を持っていても、4年生にもなると「尺度、大丈夫」ってなっちゃう。でも逆に、尺度をあまり使わない分野の博士課程ぐらいの院生とかも「尺度使った研究ってやばいよね」とかいっちゃう。なにがやばいのだろう。 というわけで、何がやばいのか考えてみたいのだけど、実は多くの人が心配するようなところや疑問に思うところは、それなりに理屈があったりもするので、まずはそこを擁護しつつ、批判的にリッカート尺度を使った研究について考えてみた
解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる 現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素
データサイエンティストは、ビジネスチームや上司から、さまざまなデータ分析を依頼されます。本来自分がやりたかったデータ分析と、ちょっと違うという不一致はありませんか？ こうした不一致は、データ分析というものが抽象的で、人によって期待値が違うからです。 では、どのように分析すればよいか。その考え方を、Wantedly社の松村優也氏が語ります。 データ分析に求めるものは、人によって違う 松村優也氏：「データ分析の解像度を上げたい」というタイトルで発表します。よろしくお願いします。 まず自己紹介です。松村優也と申します。Wantedlyという会社の推薦チーム（レコメンデーションチーム）で、データサイエンティストとチームリードをやっています。情報検索の分野と機械学習に興味があります。本日が2020年での初登壇になります。 まずはみなさん、データ分析はうまくいっていますか？ 自信を持って「私はデータ分
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9 Distance Measures in Data Science
