사회복지조사의 측정수준과 척도 분류

본 내용은 " "측정수준에 따른 척도 4가지를 설명하되 실제적인 예를 들어 설명하고, 이를 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별해서 설명하세요." " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.10.29

문서 내 토픽

• 1. 측정수준에 따른 4가지 척도

  사회복지조사에서 데이터 측정은 4가지 척도로 구분됩니다. 명목척도는 성별, 종교 등 단순 분류만 가능하며 순서나 크기 개념이 없습니다. 서열척도는 만족도, 사회계층처럼 순서 구분은 가능하나 간격이 일정하지 않습니다. 등간척도는 IQ, 온도처럼 순서와 간격이 일정하지만 절대적 0이 없습니다. 비율척도는 나이, 소득처럼 절대영점이 존재하여 모든 통계분석이 가능합니다. 각 척도의 선택은 이후 데이터 분석 방법을 결정하는 핵심 요소입니다.

• 2. 질적 척도와 양적 척도의 구분

  측정수준은 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별됩니다. 질적 척도(명목·서열)는 변수의 분류나 순서만 나타내며 수치의 크기나 차이의 의미를 갖지 않습니다. 양적 척도(등간·비율)는 간격이나 비율을 분석할 수 있어 실제 '얼마'라는 차원에서 의미 있는 정보를 제공합니다. 질적 척도는 설계가 단순하고 빈도·백분율 분석이 가능하나 평균 계산이 의미 없습니다. 양적 척도는 평균, 분산, 상관분석 등 다양한 통계기법 적용이 가능합니다.

• 3. 척도별 통계분석 방법

  척도 수준에 따라 적용 가능한 통계분석이 달라집니다. 명목척도는 빈도분석과 교차분석만 가능하며, 서열척도는 중앙값과 순위상관분석을 사용합니다. 등간척도는 평균, 분산, 상관분석이 가능하고, 비율척도는 회귀분석, 분산분석 등 모든 통계기법을 적용할 수 있습니다. 따라서 조사 설계 단계에서 변수의 본질을 고려하여 적절한 척도를 선택하는 것이 중요하며, 이는 데이터 입력, 코딩, 분석에 직접적인 영향을 미칩니다.

• 4. 사회복지조사에서의 척도 적용 사례

  사회복지현장에서 척도 선택은 실무적 중요성을 갖습니다. 이용자의 프로그램 참여유형(상담, 직업훈련, 문화프로그램)은 명목척도, 프로그램 후 만족도(매우 만족-만족-보통-불만족)는 서열척도로 측정합니다. 스트레스 수준을 0~100점으로 측정하면 등간척도, 월 가계소득이나 나이를 측정하면 비율척도가 됩니다. 가능하다면 비율척도로 측정하는 것이 분석 가능성이 높으며, 프로그램 전후 소득 변화나 스트레스 수준 변화를 점수화하여 측정하는 것이 효과적입니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 측정수준에 따른 4가지 척도

  측정수준에 따른 4가지 척도(명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도)는 통계분석의 기초를 이루는 중요한 개념입니다. 명목척도는 단순히 분류만 가능하고, 서열척도는 순서 관계를 나타내며, 등간척도는 간격이 동일하고, 비율척도는 절대영점을 가집니다. 이러한 구분은 어떤 통계기법을 적용할 수 있는지를 결정하므로 매우 중요합니다. 연구자는 자신의 측정 변수가 어느 수준에 해당하는지 정확히 파악해야 적절한 분석을 수행할 수 있습니다. 각 척도의 특성을 명확히 이해하면 데이터 분석의 신뢰성과 타당성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 2. 질적 척도와 양적 척도의 구분

  질적 척도와 양적 척도는 데이터의 성질과 분석 방법을 결정하는 근본적인 구분입니다. 질적 척도(명목척도, 서열척도)는 범주적 정보를 제공하며 빈도분석이나 교차분석에 적합하고, 양적 척도(등간척도, 비율척도)는 수치적 정보를 제공하여 평균, 표준편차 등의 기술통계와 회귀분석 같은 고급 통계기법을 적용할 수 있습니다. 이 구분을 명확히 하지 않으면 부적절한 통계기법을 사용하여 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 따라서 연구 설계 단계에서부터 변수의 성질을 정확히 정의하고 적절한 척도를 선택하는 것이 매우 중요합니다.

• 3. 척도별 통계분석 방법

  척도별로 적용 가능한 통계분석 방법은 명확하게 구분됩니다. 명목척도는 빈도분석, 카이제곱검정, 교차분석만 가능하고, 서열척도는 중앙값, 사분위수, 스피어만 상관계수, 만-휘트니 U검정 등을 사용합니다. 등간척도와 비율척도는 평균, 표준편차, 피어슨 상관계수, t검정, ANOVA, 회귀분석 등 대부분의 모수통계기법을 적용할 수 있습니다. 척도 수준이 높을수록 더 많은 통계기법을 사용할 수 있으므로, 연구 목적에 맞는 적절한 척도를 선택하는 것이 분석의 효율성을 높입니다. 올바른 통계기법의 선택은 연구 결과의 신뢰성을 보장합니다.

• 4. 사회복지조사에서의 척도 적용 사례

  사회복지조사에서는 다양한 척도가 실제로 적용됩니다. 예를 들어 성별, 종교, 직업 등은 명목척도로 측정되고, 교육수준이나 만족도 순위는 서열척도로 측정됩니다. 리커트 척도를 사용한 만족도나 동의 정도는 등간척도로 취급되며, 나이나 소득은 비율척도입니다. 사회복지 현장에서는 클라이언트의 삶의 질, 스트레스 수준, 사회적 지지 등을 측정할 때 이러한 척도들을 조합하여 사용합니다. 척도의 선택이 부적절하면 클라이언트의 실제 상황을 정확히 파악하기 어려워져 개입 계획 수립에 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 사회복지조사에서는 측정 목적에 맞는 적절한 척도 선택이 필수적입니다.