측정수준에 따른 척도의 이해와 분류

본 내용은 " 사회복지조사론_측정수준에 따른 척도 4가지를 설명하되 실제적인 예를 들어 설명하고, 이를 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별해서 설명하세요. " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.02.07

문서 내 토픽

• 1. 명목척도(Nominal Scale)

  명목척도는 측정대상을 단순히 분류하고 확인하는 목적으로 부호 또는 수치를 부여하는 척도입니다. 예를 들어 학력 조사에서 '중졸이하', '고졸', '대졸', '대학원졸'과 같이 카테고리를 구분하는 것이 명목척도입니다. 숫자로 표현되지만 수량적 의미는 없으며, 범주 구분의 용도로만 사용됩니다. 명목척도는 측정하기 쉽지만 고급 통계분석이 어렵고, 최빈값만 사용 가능하며 빈도분석과 비모수통계 분석에 적합합니다.

• 2. 서열척도(Ordinal Scale)

  서열척도는 측정대상을 크기에 따라 순서적으로 배열할 수 있는 척도로, 측정대상의 강도를 나타냅니다. 달리기 순위(1등, 2등, 3등)나 정당 선호도 순서가 전형적인 예입니다. 명목척도보다 더 많은 정보를 제공하지만, 크기의 정도를 알기 어렵고 사칙연산이 불가능합니다. 예를 들어 1+2=3이나 3-2=1 같은 연산이 성립하지 않습니다. 중앙값을 사용하며 서열상관관계 분석이 가능합니다.

• 3. 등간척도(Interval Scale)

  등간척도는 측정대상을 서열화하면서 서열 간의 간격이 동일하게 수치를 부여하는 척도입니다. 범주 간 거리 측정은 가능하지만 절대적인 영점이 존재하지 않습니다. 섭씨온도와 지수지능이 대표적 예로, 섭씨온도의 0은 물의 어는점을 기준으로 한 것이지 온도가 없다는 뜻이 아닙니다. 산술평균을 사용할 수 있으며 모수통계 분석이 가능합니다.

• 4. 비율척도(Ratio Scale)

  비율척도는 서열성, 비율성, 등간성의 세 속성을 모두 가진 척도로, 절대영점이 존재합니다. 거리, 무게, 시간 등이 대표적 예입니다. 거리나 무게가 없을 수 있으므로 절대영점이 있는 등간척도라고 볼 수 있습니다. 사칙연산이 모두 가능하고 기하평균, 조화평균 등 모든 평균 계산이 가능하며 모수통계 분석에 가장 적합합니다.

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• 1. 명목척도(Nominal Scale)

  명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 이는 범주를 단순히 분류하는 역할을 하며, 숫자나 순서의 의미가 없습니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 국적 등이 명목척도에 해당합니다. 명목척도의 장점은 정성적 데이터를 체계적으로 정리할 수 있다는 점이며, 빈도 분석이나 카이제곱 검정 등의 통계 기법을 적용할 수 있습니다. 다만 평균이나 표준편차 같은 기술통계량을 계산할 수 없다는 한계가 있습니다. 현실의 많은 데이터가 명목척도로 표현되므로, 이를 올바르게 이해하고 적절한 분석 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

• 2. 서열척도(Ordinal Scale)

  서열척도는 명목척도보다 한 단계 높은 측정 수준으로, 데이터 간의 순서 관계를 나타냅니다. 만족도 조사의 '매우 만족', '만족', '보통', '불만족' 같은 등급이나 학점, 순위 등이 서열척도의 예입니다. 서열척도의 강점은 순서 정보를 포함하므로 대소 비교가 가능하다는 점입니다. 그러나 각 범주 간의 간격이 동일하지 않을 수 있다는 중요한 제한이 있습니다. 따라서 평균 계산은 부적절하며, 중앙값이나 최빈값, 스피어만 상관계수 등의 비모수 통계 기법을 사용해야 합니다. 설문조사나 평가 연구에서 자주 사용되는 척도입니다.

• 3. 등간척도(Interval Scale)

  등간척도는 서열척도보다 정보량이 많은 측정 수준으로, 범주 간의 간격이 동일합니다. 온도(섭씨), IQ 점수, 심리 검사 점수 등이 등간척도의 예입니다. 등간척도의 주요 특징은 덧셈과 뺄셈이 의미 있다는 점으로, 평균과 표준편차 같은 기술통계량을 계산할 수 있습니다. 또한 피어슨 상관계수나 t검정 같은 모수 통계 기법을 적용할 수 있어 분석의 폭이 넓어집니다. 다만 절대 영점이 없다는 한계가 있어서, 비율 해석이 불가능합니다. 예를 들어 20도는 10도의 2배 따뜻하다고 말할 수 없습니다. 사회과학 연구에서 광범위하게 활용됩니다.

• 4. 비율척도(Ratio Scale)

  비율척도는 네 가지 측정 수준 중 가장 높은 수준으로, 절대 영점을 가지고 있습니다. 키, 몸무게, 나이, 소득, 판매량 등이 비율척도의 예입니다. 비율척도의 가장 큰 장점은 모든 수학적 연산이 가능하다는 점으로, 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈이 모두 의미 있습니다. 따라서 기하평균이나 변동계수 같은 고급 통계량도 계산할 수 있으며, 비율 해석도 가능합니다. 예를 들어 10kg은 5kg의 2배라고 말할 수 있습니다. 비율척도 데이터는 모든 통계 기법을 적용할 수 있어 분석의 자유도가 가장 높습니다. 자연과학, 경제학, 경영학 등 다양한 분야에서 중요하게 다루어집니다.