Noncomparative Scaling Techniqu-기본적인 비비교척도법의 특성{구 분기본적 특성사 례장 점단 점연속적 등급 척도법연속적 위에 표시상업 TV에 활용구조화가 용이사용에 용이계산하지 않으면 사용이 불편항목화 등급척도법리커트척도법1점(전혀 동의하지 않음)부터 5점(매우 동의함)까지 동의정도를 평가태도를 측정구조화가 용이관리가 용이이해가 용이많은 시간이 소요어의차이척도법양극단(bipolar)을 이용하여 평가하는 7점 척도법브랜드, 제품, 기업이미지 평가다용도로 쓰임자료 간격에 관한 논쟁의 소지스타펠척도법중간값(0)을 제외하고,일방향의 10점 척도로 구성(+5, -5)태도나 이미지구조가 용이전화사용에 용이적용에 어려움과 혼란스러움1,Noncomparative Scaling Techniques(비비교척도법)비비교척도법에는 연속적인 등급척도법과 항목화된 등급척도법으로 분류되며, 특히 항목화된 등급척도법에는 리커트척도법(Likert scale)과 어의차이척도법(semantic differential scale), 스타펠척도법(Stapel scale)등이 있다.1) 연속적인 등급척도법(Continuous Rating Scale)그래픽 척도법으로 지칭되는 연속적 등급척도법은 기준이 되는 한쪽 끝의 한 점으로부터 연속적으로 이어진 선이나 공간 위의 적정한 위치에 표시를 함으로써, 대상들을 측정하는 척도를 의미한다. 그러므로 응답자들에게는 연구자가 조사를 실시하기 전에 응답자들로 하여금 강제적으로 어떤 특성을 선택하도록 하지 않는다는 장점이 있다. 연속적인 등급척도는 다양한 형태로 이용되어진다. 예로서 수직선으로 등급을 매기도록 하거나 혹은 수평선으로 등급을 매기도록 하는 등 사용자에 따라 다양한 형태로 활용이 된다.또는 숫자나 간략한 설명 형태로 구성된 척도가 주어질 수도 있다.이러한 등급척도법에는 보통 3가지 형태의 방법에 의해 자료를 수집하는 것이 일반적이다. 첫 번째는 숫자에 의한 방법(numeric method)이며, 두 번째는 그래픽을 이용한 방법(eement) 정도를 지칭하는 척도로 구성된다. 전통적으로 리커트척도는 5가지의 응답척도로 구분되는 것이 일반적이며, 등급은 전혀 동의하지 않는(strongly disagree)'부터 매우 동의하는(strongly agree)'까지의 범주로 구성된다.리커트척도를 사용하기 위해서는 무엇보다도 사용되는 개념이 동일한 의미로 사용되어야 한다는 것이다. 만약에 각 항목이 서로 다른 개념을 측정하기 위한 것으로 측정을 하게 된다면, 차후에 측정된 값들을 합산하여 이용할 수 없기 때문이다. 리커트척도법은 일반적으로 20~30개의 서술문들을 이용하여 평가한 다음, 이를 합산하는 방법으로 사용되는 경우가 많다. 리커트척도로 수집된 자료를 분석하기 위해서는 우선적으로 각 항목에 -2부터 +2까지 혹은 1에서부터 5까지의 수치를 부여해야 한다. 그런 다음 항목별로 분석하거나 혹은 항목 전체를 합산하여 분석하는 등의 방법을 활용하게 된다.(2)어의차이척도법(Semantic Differential Scale)어의차이척도법은 마케팅 리서치에서 기업이미지나 광고이미지 측정에 자주 사용되는 척도이다. 이와 같이 어의차이척도법은 소비자의 태도나 방향 혹은 정도를 파악하기 위한 방법으로 양극단(bipolar)의 라벨을 갖으며, 전통적으로 7점 척도형태를 갖는다. 예를 들어 양극단이란 한쪽은 추운(cold) 이라는 의미의 등급을 나타내며, 다른 한쪽은 더운(warm)'이란 의미를 갖는 등급으로 배치하여 척도를 구성한다. 어의차이척도법은 위의 예와 같이 추운-더운 과 같이 대립되는 형식의 구성과 혹은 춥다-춥지 않다 와 같이 어느 한 쪽 방향(unipolar)으로 척도를 구성하는 2가지 방식이 있다.양극단을 이용하는 경우, 척도의 중앙점은 어느 한 쪽에도 속하지 않는 중위점(neutral point)이 되며, 응답자들은 각각의 등급에 정확하게 X표나 기타 다른 표식을 함으로써 자료가 수집된다. 즉, 응답자들은 주어진 등급에 측정하고자 하는 대상을 가장 잘 설명하는 등급에 표시를 하는 것이다.개거나 그러한 속성을 최대한 많이 보유하고 있다는 것을 의미한다. 또한 스타펠척도는 전통적으로 수직형태를 취하는 것이 일반적이다.2.비비교 항목화 등급척도의 결정요인비비교법에 의한 척도법 중 항목화된 등급척도를 결정하는 데 있어 고려해야 될 6가지의 사항이 있다. 그 첫째는 사용하고자 하는 척도범주(척도점)의 수를 어느 정도로 정하느냐 하는 것이며, 두 번째로는 균형잡힌 척도를 쓸 것인지 아니면 불균형의 척도를 사용할 것인지를 결정하는 문제이다. 세 번째는 범주의 수를 홀수로 할 것인지 혹은 짝수로 할 것인지를 결정하는 것이며, 네 번째는 강제적으로 선택하게 할 것인지 아닌지를 결정하는 것이다. 또한, 다섯 번째는 말의 의미의 본질과 정도에 대한 결정이며, 여섯 번쩨는 척도의 물리적 형태를 결정하는 것이다.1)척도점의 수(Number of Scales Category)결정척도점의 수나 응답의 범주를 결정하는 것은 두 가지의 갈등을 내포하고 있다. 즉, 척도점의 수를 많게 하면 자극(or인풋)들 사이의 가능한 차이점들을 보다 상세하게 얻을 수 있다는 것이고, 다른 하나의 갈등은 응답자들이 응답을 회피하거나 혹은 혼란스럽게 느껴 실질적으로 유효한 응답을 많이 얻기가 어렵다는 상반된 갈등을 겪게 되는 것이다. 전통적으로 적절한 척도점의 수는 5개와 9개 사이에서 7puls(+)한 수의 척도점이거나 혹은 2minus(-)한 수의 척도점을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 아직도 척도점이 어느 것이 최적이라고 정의된 바는 없다. 척도점의 수를 결정하는 방법의 하나로 분산의 정도를 고려해 분산이 너무 작으면, 척도점들 사이의 응답의 결과가 애매모호해지기 때문에 척도점을 늘려줄 필요가 있으며, 분산이 너무 크게되면 응답자들의 응답이 지나치게 커 응답의 특성을 판단하기가 어려워지는 경향이 있게 되므로 척도점의 수를 줄여 주는 것이 타당하다.일반적으로 마케팅 리서치에서 주로 사용되는 척도점의 수는 5점 척도를 많이 사용한다. 5점척도는 응답자가 용이한 장점이 있으나, 응답자들이도점이 어느 한쪽으로 치우치게 되면, 긍정적이든 부정적이든 객관적인 정보의 수집이 어려울 수 있다. 또한, 마케팅 리서치이후에 많은 논란의 소지를 남겨 두게 된다.3)척도점의 짝·홀수 결정일반적으로 홀수(odds)의 척도로 구성하게 되면, 중간 척도점은 중립적이거나 혹은 어느 한 쪽으로 치우치지 않도록 구성하여야 한다. 즉, 중립적인 위치와 중립인 척도점을 표현해 줄 수 있는 라벨링(혹은 앵커링)등이 명확하게 규정되어야 한다.척도의 수를 짝수나 홀수로 정하는 문제는 설문의 내용이 얼마나 중립적이냐의 문제와 응답자들이 얼마나 중립적 성향이 있느냐에 달려있다. 만약에 응답자들이 중립적인 성향이 없이 냉철하게 설문에 응답할 수 있다면, 홀수 척도를 사용해도 중앙치에 집중되는 경향이 적어질 것이다. 그러나 중앙에 집중되는 경향이 많다면, 짝수 척도를 사용하여 강제적으로 어느 한쪽을 선택하도록 하는 방법이 보다 타당한 척도 결정방법이다.4)강제적 응답의 유도비비교척도에서는 응답자들이 의견이 없다고 응답 없음 으로 표현할 만한 척도가 없다. 다만, 이러한 경우 응답자들이 중앙의 척도점에 표시하는 경우는 있을 수 있다. 만약 응답자들의 일정 비율이 질문사항에 대하여 적절한 응답이 없는 데도 척도법상 중앙에 표시하였다면, 이는 심각한 사실의 왜곡이 일어날 수 있을 것이다.5)의미 표현의 본질과 정도척도와 관련하여 척도점의 의미를 묘사하거나 혹은 표현하는 정도에 따라 응답자들에게 영향을 주게 된다. 보다 정확한 척도점의 묘사를 위해 마케팅리서치에서는 단순히 숫자의 나열이 아닌 그림이나 어휘 등을 동원하여 척도점의 의미를 응답자들에게 정확하게 전달하고자 노력한다. 그러나 정확하게 의미를 전달한다고 해서 수집된 자료의 신뢰성을 보장하는 것은 아니며, 신뢰성 보장의 문제는 리서치 현장에서 혹은 면접자들의 태도여하에 따라 의존되는 경우가 많다.6)척도의 물리적인 형태척도의 물리적인 형태는 어떤 형태를 취하든 응답자들로 하여금 혼동이나 혼란을 최소화하는 형태가 좋다는 것이다. 예를 들 것이다.측정된 척도는 정확하게 사용되었는지 혹은 적용이 타당한지를 검증할 필요가 있다. 측정된 척도를 검증하는 방법으로 크게 신뢰성(reliability) 검증과 타당성(validity) 검증의 방법이 있다. 신뢰성을 검증하는 것은 일반적으로 측정하고자 하는 속성이 신뢰성 있게 측정되었는가를 검증하는 것으로, 일반적으로 동일한 대상에 대하여 동일한 측정도구로 측정하였을 때 동일한 응답이 나올 확률을 검증하는 것이다. 이러한 신뢰성 검증방법에는 1검증-재검증(test-retest)방법과 2대안적 형태를 검토하는 방안 3내적 일관성을 검증하는 3가지 방법이 있으며, 통계적인 방법을 통해 보통 내적 일관성 검증으로 신뢰성을 검증한다.타당성 검증에는 내용타당성의 검증과 기준타당성의 검증 그리고 구조적 개념 타당성의 검증방법이 있으며, 또한 구조적 개념 타당성을 검증하는 방법으로는 다시 집중타당성의 검증과 판별타당성, 이해타당성의 검증이 있다. 타당성 검증이란 한 마디로, 측정하고자 하는 개념이나 속성을 정확하게 측정하였는가를 검증하는 것이다.1)신뢰성(Reliability)검증신뢰성이란 연구대상에 대해 반복측정했을 때 결과가 얼마나 일관성있게 나타나느냐를 판단하는 개념이다. 만일 구성개념자체에 변화가 없다고 생각되는 상황에서 측정할 때마다 측정결과가 일관성없이 크게 변화한다면 측정지표의 신뢰성은 떨어지게 될 것이다. 즉, 우연적인 오차가 적을수록 신뢰성이 높다고 할 수 있다.신뢰성에 영향을 주는 요인으로는 측정도구(항목), 측정대상, 측정대상, 측정상황요인을 들 수 있다.1검증-재검증 신뢰성(Test-Retest Reliability)이는 유사한 상황에서 동일한 측정도구를 이용해 동일한 대상에게 반복적으로 측정을 되풀이하면서 그 결과를 비교하는 방법이다. 이러한 경우 반복적으로 측정된 점수들간의 상관관계가 높거나 혹은 일치하는 비율이 높게 나타나게 되면 신뢰성이 높은 것으로 판단하게 된다.2대안적 형태(Alternative Form)의 측정도구를 이용한 검증이는 두다.
![[마케팅리서치] 비(非)비교척도법 종류와 특성](https://image4.happycampus.com/Production/thumbnail/2004/05/21/data2859532-0001.jpg)
