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사회복지조사론_측정수준에 따른 척도 4가지를 설명하되 실제적인 예를 들어 설명하고, 이를 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별해서 설명하세요.

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최초등록일 2023.02.04 최종저작일 2022.07
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사회복지조사론_측정수준에 따른 척도 4가지를 설명하되 실제적인 예를 들어 설명하고, 이를 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별해서 설명하세요.
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    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1) 척도
    2) 질적척도와 양적척도

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    1. 서론
    측정이라는 것은 일반적으로 일정한 규칙에 따라서 대상과 사상에 숫자를 할당하는 과정을 말하는 것이다. 예를 들어서 스트레스 정도를 측정한다고 하였을 때, 가장 적은 스트레스에 1점을 부여하고, 가장 많은 스트레스에 5점을 부여하면, 일정한 규칙에 따라서 스트레스라는 개념을 양적으로 규명하는 것이다.
    따라서 본론에서는 척도라는 개념을 논하고, 이를 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별해서 논하도록 하겠다.

    2. 본론
    1) 척도
    척도라는 것은 측정하는 숫자들의 체계를 의미하는 것이다. 척도는 조작화, 계량화, 개념화를 우선시하고, 개별문항은 하나의 연속체를 이뤄서 단 하나의 개념을 반영한다. 척도의 수준에 따라서 통계분석 방법이 결정되는 것이다.
    척도는 관찰대상의 속성을 측정하여서 그 값을 숫자로 나타내는 일정한 규칙이다.

    참고자료

    · 사회복지의 이해 : 윤찬영 저, 정민사, 2017
    · 한국 사회복지실천과 복지경영 : 최성균/이준우 저, 파란마음, 2017
    · 사회복지 사례관리 : 이채석 저, 어가, 2017
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 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.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      사회복지조사론에서 중요한 척도의 개념을 잘 설명하였으며, 질적척도와 양적척도의 특성을 구체적인 예시와 함께 상세히 기술하였습니다.
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