スケーリングは、感情、知覚、好き嫌い、嫌い、興味、好みなどの反応を測定するのに使用される技法です。尺度は、客観的な反応を測定し、情報を得るために使用される尺度の種類の特定のスペクトル決定においてそれらをランク付けするために使用されます。
公称スケール
名目レベル尺度は、相互に排他的な傾向がある選択肢の割り当てからなる非常に単純な尺度です。名目スケールでは、すべてのカテゴリが互いに異なるため、選択肢をランク付けできません。名目上の尺度の良い例は、男性がグループ1に、女性がグループ2に分類される、性別です。どちらも他よりも大きいため、男性と女性をランク付けするのは意味がありません。どちらも良い答えではなく、数値は単にデータを数値のカテゴリに整理するだけです。これらのスケールはすべてのスケールの中で最も制限が少なく、実際にはカテゴリのリストを表しています。
序数スケール
序数スケールは、マーケティングリサーチで使用される最も単純な態度測定スケールです。名義尺度は任意に数を含むことができるが、序数尺度の各数は順位を表す。序数尺度では、商品またはオブジェクトは特定のカテゴリ内での重要性に基づいて評価されます。例えば、序数スケールのビールはあなたに1から5まであなたの好みをランク付けするように頼むかもしれません、1があなたが最も好きな種類であり、5があなたが最も好きでないものです。そのようなスケールでは、特定の製品でお気に入りをランク付けしようとするのではなく、競合する製品に対するスペクトルで評価します。
間隔スケール
区間スケールはランク付けスケールとも呼ばれます。これは、通常のスケールとは異なり、各オブジェクトまたは製品をそれぞれ独自のスケールでランク付けするように求められるためです。インターバルスケールの例としては、特定の映画をどれだけ上手に楽しんだかを1から5のスケールでランク付けするように求められた場合があります。
比率スケール
比率尺度は区間尺度と似ていますが、これらの質問に対する答えが単純で明白な開始点（通常はゼロ）を持つ点が異なります。比率尺度はマーケティングリサーチでは一般的に使用されていませんが、物理的尺度を記述するために使用されています。比率尺度では、回答者がゼロからどれだけ離れているかを回答が表す、お金、マイル、身長、体重などのものを測定することがよくあります。比率のスケールはあなたの家のあなたの年収または平方フィートを記入するようにあなたに尋ねるかもしれません、そこで任意の測定を選ぶ代わりに、あなたは空白を記入しています。データがすべてまとめられ、あなたの答えが他の回答者と一緒になったときにそれはスケールになります。
