경영통계학 척도 4개의 설문항목 구성

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1. 명목척도

명목척도는 측정 대상의 변수를 카테고리에 따라 분류하고 기호나 숫자를 부여하는 방법입니다. 순위가 없으며 단순히 분류 목적으로 사용됩니다. 성별, 거주지, 학교 등이 예시이며, 서울 1, 경기 2 등으로 표현하지만 순위의 의미는 없습니다. 자료의 분류와 확인을 위한 기본적인 척도입니다.
2. 서열척도

서열척도는 측정 대상의 특징에 따라 순위를 부여하는 방법으로, 순위는 순서의 의미만 가집니다. 순위 간 차이를 수치화할 수 없습니다. 좋아하는 음식 순위, 학생 성적 순위, 직급 순위 등이 예시입니다. 선호도 파악에 효과적이지만 순위 간 간격의 크기는 알 수 없습니다.
3. 등간척도

등간척도는 순위를 부여하되 순위 간 간격이 같은 척도입니다. 리커드 척도(매우 불만족 1~매우 만족 5)가 대표적이며 만족도 측정에 자주 사용됩니다. 토익 점수도 예시로, 간격을 동일하게 분석하지만 배수 개념은 성립하지 않습니다.
4. 비율척도

비율척도는 명목, 서열, 등간척도에 비율 개념을 더한 척도로, 절대적인 영점이 존재하고 사칙연산이 가능합니다. 거리, 무게, 시간, 온도 등이 예시이며, 통계적 접근이 용이하여 연구에서 가장 자주 사용됩니다. 평균, 표준편차 등 계산이 가능합니다.

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1. 명목척도

명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 범주형 데이터를 단순히 분류하는 역할을 하며, 숫자나 순서의 의미가 없다는 점이 특징입니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 종교 등을 분류할 때 사용됩니다. 명목척도의 장점은 복잡한 현상을 간단하게 분류할 수 있다는 것이지만, 통계 분석의 제약이 많다는 단점이 있습니다. 실무에서는 명목척도 데이터에 대해 빈도분석, 교차분석 등 제한된 통계 기법만 적용 가능합니다. 따라서 데이터 수집 단계에서 명목척도의 특성을 정확히 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
2. 서열척도

서열척도는 데이터 간의 순서 관계를 나타내는 측정 수준으로, 명목척도보다 정보량이 많습니다. 만족도, 선호도, 학년 등을 측정할 때 활용되며, 대소 비교는 가능하지만 간격이 일정하지 않다는 특징이 있습니다. 서열척도의 강점은 순서 정보를 포함하므로 중앙값이나 순위 상관계수 같은 통계 분석이 가능하다는 점입니다. 다만 평균 계산이나 매개변수 통계 기법 적용에는 제약이 있습니다. 실제 조사 연구에서 리커트 척도가 대표적인 예이며, 이를 올바르게 해석하고 분석하는 것이 연구의 신뢰성을 높이는 데 중요합니다.
3. 등간척도

등간척도는 측정값 간의 간격이 일정한 척도로, 서열척도보다 정보량이 풍부합니다. 온도, IQ, 시험 점수 등이 대표적이며, 대소 비교와 간격 비교가 모두 가능합니다. 등간척도의 주요 장점은 평균, 표준편차 등 다양한 통계 분석 기법을 적용할 수 있다는 것입니다. 그러나 절대 영점이 없다는 한계가 있어 비율 해석은 불가능합니다. 예를 들어 20도는 10도의 2배 뜨겁다고 말할 수 없습니다. 등간척도는 사회과학 연구에서 광범위하게 사용되며, 이를 통해 더 정교한 통계 분석이 가능해져 연구의 깊이를 높일 수 있습니다.
4. 비율척도

비율척도는 가장 높은 수준의 측정 척도로, 절대 영점을 가지고 있어 모든 수학적 연산이 가능합니다. 키, 무게, 나이, 소득 등이 해당되며, 대소 비교, 간격 비교, 비율 비교가 모두 가능합니다. 비율척도의 가장 큰 장점은 모든 통계 분석 기법을 제약 없이 적용할 수 있다는 점입니다. 평균, 표준편차, 상관계수, 회귀분석 등 모든 기법이 적용 가능하며, 비율 해석도 의미 있게 할 수 있습니다. 예를 들어 30세는 15세의 2배 나이라는 표현이 타당합니다. 비율척도 데이터는 가장 풍부한 정보를 제공하므로, 연구 설계 단계에서 가능한 한 비율척도로 측정하려는 노력이 중요합니다.

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