측정과 척도

본 내용은 " 측정과 척도 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2024.02.04

문서 내 토픽

• 1. 척도의 의미와 유용성

  측정은 실재하는 사물이나 현상 자체와 구별되어야 한다. 측정도구는 표준화된 수치를 이용하기 때문에 동일한 측정도구로 측정된 측정치는 서로 비교할 수 있는 장점을 갖게 된다. 또한 동일한 사물을 반복적으로 측정할 경우 사물이 갖고 있는 동일한 속성의 변화도 파악할 수 있다. 그러나 측정의 기준은 항상 불변하는 것은 아니며, 과학기술의 발전에 따라 계속 변화해 왔다.

• 2. 측정수준과 통계기법

  측정수준과 통계기법의 결정은 변수의 측정수준에 따라 결정된다. 명목수준과 서열수준의 측정은 비연속변수로, 등간수준과 비율수준은 연속변수로 구분할 수 있다. 이에 따라 교차분석, t검정, 분산분석, 상관관계, 회귀분석 등의 통계기법을 사용할 수 있다.

• 3. 통계방법 결정하기

  양적 연구에서 자료분석을 위한 통계기법의 결정은 연구질문의 측정수준에 따라 정해진다. 기술통계는 수집된 자료의 현황을 나타내고, 추리통계는 표본을 통해 모집단의 모수치를 추정한다. 연구질문에 따라 교차분석, t검정, 분산분석, 상관관계, 회귀분석 등의 통계기법을 선택할 수 있다.

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• 1. 척도의 의미와 유용성

  척도는 측정 대상의 특성을 수량화하여 표현하는 방법으로, 이를 통해 데이터를 체계적으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 척도의 유용성은 크게 세 가지로 볼 수 있습니다. 첫째, 척도를 통해 측정 대상의 특성을 객관적으로 파악할 수 있습니다. 둘째, 척도를 사용하면 측정 결과를 수치로 표현할 수 있어 통계 분석이 가능해집니다. 셋째, 척도를 통해 측정 대상 간 비교가 용이해집니다. 이처럼 척도는 데이터 수집과 분석, 비교에 있어 필수적인 도구라고 할 수 있습니다. 다만 척도 선택 시 측정 대상의 특성을 잘 반영할 수 있는지, 신뢰성과 타당성이 확보되는지 등을 고려해야 합니다.

• 2. 측정수준과 통계기법

  측정수준은 데이터의 특성을 나타내는 척도로, 명목, 서열, 등간, 비율 척도로 구분됩니다. 각 측정수준에 따라 적용할 수 있는 통계기법이 달라집니다. 명목 척도는 범주형 데이터로 교차분석, 카이제곱 검정 등이 활용됩니다. 서열 척도는 순위 데이터로 Mann-Whitney U 검정, Kruskal-Wallis 검정 등이 사용됩니다. 등간 척도와 비율 척도는 연속형 데이터로 t-검정, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등의 통계기법을 적용할 수 있습니다. 이처럼 측정수준에 따라 적절한 통계기법을 선택하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터의 특성을 잘 반영하고 타당한 분석 결과를 도출할 수 있습니다.

• 3. 통계방법 결정하기

  통계방법을 결정할 때는 연구 목적, 데이터의 특성, 변수 간 관계 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 먼저 연구 목적에 따라 탐색적 분석, 가설 검정, 예측 모델링 등 적절한 통계기법을 선택해야 합니다. 다음으로 데이터의 측정수준, 정규성, 등분산성 등을 확인하여 이에 부합하는 통계기법을 적용해야 합니다. 마지막으로 변수 간 관계, 즉 독립변수와 종속변수의 관계를 파악하여 회귀분석, 상관분석 등의 기법을 활용할 수 있습니다. 이처럼 통계방법 결정 시에는 연구 목적, 데이터 특성,