시장조사론의 척도(Scale) 개념과 야구팀 선호도 측정

본 내용은 " 시장조사론_척도(scale)에 대한 개념을 설명하되, 국내 프로 야구팀에 대한 선호도를 가지고 기술하여 보시오. " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.09.02

문서 내 토픽

• 1. 명목척도(Nominal Scale)

  명목척도는 서로 다른 범주를 이름으로 표현하는 수준의 척도로, 수치는 계산보다는 분류의 상징이다. 국내 프로 야구팀 선호도 조사에서 10개 팀 중 하나를 선택하도록 하는 방식이 대표적이다. 이를 통해 각 팀별 응답자 수와 비중을 파악할 수 있으며, 빈도, 비율, 최빈값 분석이 가능하다. 그러나 호감도의 정도나 평가 점수를 직접 다루기는 어렵다는 한계가 있다.

• 2. 서열척도(Ordinal Scale)

  서열척도는 대상을 순서에 따라 배열하여 순위를 매기는 척도이다. 야구팀 선호도 조사에서 여러 팀을 선호도 순으로 순위 매기기가 예시이다. 1위와 2위 사이의 선호 격차가 2위와 3위 사이의 격차와 동일하다고 보기 어렵다는 특징이 있다. 중위수와 사분위수 등 순서 중심 통계값 사용이 가능하지만, 평균이나 표준편차 적용에는 제한이 있다.

• 3. 간격척도(Interval Scale)

  간격척도는 측정 대상 간의 간격이 일정하다고 가정하는 척도로, 절대적 기준점이 없다. 야구팀 선호도를 1점부터 7점까지 부여하는 방식이 대표적이다. 각 점수 간 간격이 동일하다고 가정하므로 평균과 표준편차 등 다양한 통계 기법 적용이 가능하다. 다만 0점이 존재하지 않아 비율 해석은 어렵다는 한계가 있다.

• 4. 비율척도(Ratio Scale)

  비율척도는 절대적 기준점(영점)이 존재하고 간격이 동일한 가장 정교한 척도이다. 0이 측정 대상의 부재를 의미하므로 비율 해석이 가능하다. 야구팀 선호도 측정에서는 경기장 방문 횟수나 굿즈 구매액 등 객관적 수치에 적용된다. 심리적 태도 자체보다는 응원 활동이나 소비 행태의 빈도, 시간, 금액 등으로 접근할 때 유의미하게 사용된다.

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• 1. 명목척도(Nominal Scale)

  명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 범주형 데이터를 분류하는 데 사용되며, 성별, 혈액형, 국적 등 상호 배타적인 범주들을 구분하는 데 효과적입니다. 명목척도의 장점은 정성적 데이터를 체계적으로 정리할 수 있다는 점이지만, 수치적 연산이 불가능하다는 한계가 있습니다. 통계 분석에서는 빈도 분석, 카이제곱 검정 등 제한된 방법만 적용 가능합니다. 데이터 수집 초기 단계에서 명목척도로 분류한 후 필요에 따라 더 높은 수준의 척도로 변환하는 전략이 효율적입니다.

• 2. 서열척도(Ordinal Scale)

  서열척도는 명목척도보다 정보량이 많으면서도 간격척도보다는 제한적인 특성을 가집니다. 만족도, 선호도, 교육 수준 등 순서가 있는 범주형 데이터를 측정하는 데 유용합니다. 서열척도의 강점은 대소 관계를 파악할 수 있다는 점이지만, 각 범주 간 간격이 동일하지 않다는 한계가 있습니다. 예를 들어 '매우 만족'과 '만족' 사이의 차이가 '만족'과 '보통' 사이의 차이와 같다고 보장할 수 없습니다. 통계 분석에서는 중앙값, 사분위수, 스피어만 상관계수 등 순서 정보를 활용하는 비모수 방법이 적합합니다.

• 3. 간격척도(Interval Scale)

  간격척도는 측정 수준 중 상당히 높은 수준으로, 온도, 시간, IQ 점수 등에 적용됩니다. 명목척도와 서열척도와 달리 범주 간 간격이 동일하다는 중요한 특성을 가지므로 덧셈과 뺄셈이 가능합니다. 이를 통해 평균, 표준편차 등 더 정교한 통계 분석이 가능해집니다. 그러나 절대 영점이 없다는 점이 비율척도와의 주요 차이입니다. 예를 들어 온도 0도는 온도가 없다는 의미가 아니므로 '40도는 20도의 2배 뜨겁다'는 표현이 부정확합니다. 간격척도는 많은 사회과학 연구에서 광범위하게 활용되는 실용적인 측정 수준입니다.

• 4. 비율척도(Ratio Scale)

  비율척도는 네 가지 척도 중 가장 높은 수준으로, 절대 영점을 가지며 모든 수학적 연산이 가능합니다. 길이, 무게, 나이, 소득 등 물리적 특성을 측정하는 데 적합하며, 간격척도의 모든 특성을 포함하면서 추가로 비율 비교가 가능합니다. 예를 들어 '10kg은 5kg의 2배'라는 표현이 의미 있습니다. 비율척도 데이터는 모든 통계 분석 기법을 적용할 수 있어 가장 풍부한 정보를 제공합니다. 다만 실제 연구에서 비율척도 데이터를 수집하기는 상대적으로 어려울 수 있으며, 때로는 더 낮은 수준의 척도로 변환하여 분석하는 경우도 있습니다.