間隔尺度
間隔尺度（Interval Scale）は、統計学や測定学において、データを記述・分析するための一般的な測定尺度の1つです。間隔尺度は、データの特性を数値的に評価することができ、以下の特徴を持っています：
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等間隔性: 間隔尺度では、データポイント間の差が等間隔で意味を持ちます。つまり、2つのデータポイント間の差が1単位であれば、どの2つのデータポイント間でも同じ比率で比較できます。例えば、温度の間隔尺度では、20度から30度の差は10度であり、30度から40度の差も10度であり、これらの差は等しい比率で表現できます。
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絶対ゼロ点の欠如: 間隔尺度には絶対ゼロ点が存在しないため、データのゼロ点は任意の基準で設定されます。データポイントは、正確なゼロの意味を持ちません。例えば、セルシウス温度スケールでは、温度が0度になっても物体が完全に冷却されたわけではありません。絶対ゼロ点を持つのは、比尺度（例: ケルビンスケール）です。
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比率の計算: 間隔尺度では、データポイントの比率が意味を持ちます。つまり、2つのデータポイントが1対2の比率であれば、1つはもう1つの2倍であることを示します。
間隔尺度の一般的な例には、温度（セルシウススケール、ファーレンハイトスケールなど）、日付、年齢（年齢差が等間隔で測定可能ですが、絶対ゼロ点は存在しません）、IQスコアなどが含まれます。
間隔尺度は、データの計算、統計分析、グラフ化、比較など、多くのデータ関連タスクで広く使用されます。しかし、絶対ゼロ点が欠如しているため、比率尺度としての特性は持っていないことに注意する必要があります。