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統計学において、リディットスコアリングは、順序付けられた定性的な測定値を分析するために使用される統計的手法です。リディット分析のツールは、プロビットやロジットなどの他の統計的変換との類推から「リディット」という用語を造語したBross [ 1 ]によって開発され、最初に適用されました。リディットは、分割表の行iにおける従属変数の分布が、特定された分布（例えば、従属変数の周辺分布）と比較してどのように異なるかを示します。
リディットスコアは、順序付けられた2つ以上の定性データセットを比較するために用いられるため、1つのデータセットを基準として指定し、他のデータセットと比較します。例えば、計量経済学の研究では、競合製品や歴史的に重要な製品のテスト調査回答を測定したリディットスコアを基準データセットとして用い、新製品のテスト調査結果と比較することがよくあります。適切な基準データセットがない場合は、複数のデータセットから収集したデータを統合したもの、あるいは人工的または仮想的なデータセットを用いることもできます。
参照データセットが選択されたら、その参照データセットを確率関数に変換する必要があります。そのためには、x 1、x 2、...、x nを選好尺度の順序付きカテゴリとします。各jについて、x j は選択または判断を表します。次に、参照データセットに関して確率関数p を次のように定義します。
参照データセットのリディットスコア、または単にリディットは、次のように簡単に計算できます。
次に、参照データセットの各カテゴリにリディットスコアが関連付けられます。より正式には、各値w jは選択肢x jの信頼性スコアです。
直感的に言えば、リディットスコアはパーセンタイルランクの修正概念として理解できます。任意の j について、x j のリディットスコアが低い (0 に近い) 場合、次のことが結論付けられます。
は非常に小さい、つまり、x jより「低い」カテゴリーを選択した回答者はごく少数である。
リディットスコアリングは、主に健康科学（看護学や疫学を含む）や計量経済学的な選好研究において利用されている。
直感的に理解しやすいだけでなく、リディットスコアの導出は数学的に厳密な方法でも行うことができます。BrockettとLevine [ 2 ]は、直感的に異論のないいくつかの数学的公理に基づいて、上記のリディットスコア方程式の導出を示しました。
Ridit分析のためのR統計計算パッケージ：https://cran.r-project.org/package=Ridit
Donaldson, GW (1998). 「順序尺度疼痛データの分析と解釈のためのRiditスコア」European Journal of Pain . 2 (3): 221– 227. doi : 10.1016/S1090-3801(98)90018-0 . PMID 15102382 . S2CID 37751388 .
