척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목 만들기

문서 내 토픽

• 1. 명목척도

  명목척도(nominal scale)의 사전적 의미는 '이름뿐인 척도'라는 뜻이다. 가장 간단명료하며, 각 반응이 다르다는 것을 숫자로 표기하기 방식이다. 대표적인 명목척도에는 성별, 직업, 국적 등이 있다. 예시) 당신의 성별은 무엇입니까? 1. 남자 2. 여자, 당신의 결혼여부는 어떻게 되십니까? 1. 미혼 2. 기혼 각 항목에 1 또는 2 숫자를 부여해 선택할 수 있도록 제시되었다. 여기서 숫자 자체에 의미는 없고 항목 구분의 역할만 있다. 이처럼 명목척도는 숫자로 표시되지만 수량적 의미가 아닌 구분의 역할만을 수행한다.

• 2. 서열척도

  서열척도(순위척도)는 특성에 따라서 순위를 정하는 척도이다. 경쟁이 치열한 현대사회이기에 누구나 서열척도를 경험해 볼 수 있다. 학교, 시험에서의 등수, 스포츠가 그 예이다. 축구, 농구, 야구 등은 한 시즌을 통해 순위가 결정된다. 올림픽 또한 서열척도(순위척도)라 할 수 있다. 그러나 서열척도(순위척도)는 단순히 순서를 나열하는 척도이기에 그 간격은 정량적이지 않다. 서열척도(순위척도)를 이용한 측정방법에는 강제순위법, 쌍대비교법이 있다. 예시)OO제품에 대한 당신의 만족도는 어떻게 되십니까? 1. 매우 불만족 2. 불만족 3. 보통 4. 만족 5. 매우 만족 다음의 다섯가지 색깔을 좋아하는 순서대로 순위를 매기시오. 빨강___ 노랑___ 초록___ 파랑___ 검정___

• 3. 등간척도

  등간척도는 관측 대상의 특성 차이를 양적으로 측정하기 위해서 사용되는 척도이다. 각 척도 사이를 균일하게 나누어 측정한다. 척도 간격을 균일하게 나눠 사용하면 관측하는 대상의 특성을 정량적으로 측정할 수 있다. 또한, 사칙 연산을 통해 비교할 수 있다. 온도, 섭씨, 리커트 척도 등이 등간척도에 속한다. 절대 영점이 없다는 것이 등간척도의 가장 큰 특징이다. 이는 섭씨 온도 0으로 알 수 있다. 섭씨 온도 0은 물이 어는 점을 기준으로 정해진 것이다. 그렇기에 섭씨 온도 0이 온도가 없다는 뜻이 아니다. 예시) 당신의 나이에 해당하는 구간은? 1. 19살 이하 2. 20~29살 3. 30~39살 4. 40~49살 5. 50살 이상

• 4. 비율척도

  비율척도는 가장 많은, 상세한 정보를 담을 수 있는 척도이다. 또한 절대 영점이 있는 척도로 서열성, 시율성, 등간성을 지닌다. 우리가 실생활에서 사용하는 대부분의 변수(시간, 무게, 거리)는 절대 영점이 있는 비율척도에 해당된다. 쉽게말해 비율척도는 절대 영점이 존재하는 등간척도이다. 이에 따라서 비율척도는 모두 숫자로 표현 가능하고 그것들 사이의 계산도 가능하다. 비율척도에는 총합고정척도법, 비율분할법이 있다. 예시)당신은 만 몇세입니까? 당신은 몇 개의 적금 상품에 가입했습니까?

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• 1. 명목척도

  명목척도는 대상을 단순히 구분하거나 분류하는 데 사용되는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 순서나 크기 관계를 나타내지 않으며, 단지 범주를 구분하는 데 사용됩니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 직업 등이 명목척도의 대표적인 예입니다. 이러한 척도는 통계 분석 시 빈도나 백분율 등의 기술통계량을 사용하여 분석할 수 있습니다. 명목척도는 단순한 분류 기준이지만, 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다. 특히 범주형 데이터를 다루는 경우 명목척도가 유용하게 사용될 수 있습니다.

• 2. 서열척도

  서열척도는 대상 간의 순서 관계를 나타내는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 크기 차이를 정확히 측정할 수는 없지만, 순위를 매길 수 있습니다. 예를 들어 학점, 선호도, 만족도 등이 서열척도의 대표적인 예입니다. 서열척도는 명목척도보다 더 많은 정보를 제공하지만, 등간척도나 비율척도에 비해서는 제한적입니다. 서열척도를 사용할 때는 중앙값, 백분위수 등의 통계량을 활용할 수 있으며, 순위 상관관계 분석 등의 통계 기법을 적용할 수 있습니다. 서열척도는 데이터 분석에서 중요한 역할을 하며, 특히 사회과학 분야에서 널리 사용됩니다.

• 3. 등간척도

  등간척도는 대상 간의 크기 차이를 정확히 측정할 수 있는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 순서 관계와 함께 크기 차이도 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 온도, 점수, 연령 등이 등간척도의 대표적인 예입니다. 등간척도는 명목척도와 서열척도보다 더 많은 정보를 제공하며, 평균, 표준편차 등의 통계량을 활용할 수 있습니다. 또한 등간척도를 사용하면 상관관계 분석, 회귀 분석 등의 다양한 통계 기법을 적용할 수 있습니다. 등간척도는 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하며, 특히 자연과학 분야에서 널리 사용됩니다.

• 4. 비율척도

  비율척도는 대상 간의 크기 차이를 정확히 측정할 수 있으며, 절대적인 영점이 존재하는 척도입니다. 이 척도는 등간척도와 마찬가지로 대상 간의 순서 관계와 크기 차이를 나타낼 수 있지만, 영점이 절대적인 의미를 가지고 있다는 점에서 차이가 있습니다. 예를 들어 길이, 무게, 시간 등이 비율척도의 대표적인 예입니다. 비율척도를 사용하면 평균, 표준편차, 상관관계 분석, 회귀 분석 등의 다양한 통계 기법을 적용할 수 있습니다. 또한 비율척도는 등간척도보다 더 많은 정보를 제공하므로, 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 자연과학 분야에서 널리 사용되는 척도입니다.