척도에 대해, 명목, 서열, 비율, 구간척도, 척도간의 관계, 척도의 중요성

소개글

척도의 정의 및 예, 종류가 정리되어 있습니다.

목차

1. 척도란?
2. 분석에서 측정 척도의 중요성
3. 명목 척도
4. 서열 척도
5. 등간 척도
6. 비율 척도
7. 척도간의 관계
8. 척도에 대한 보고

본문내용

1. 척도란?

척도는 조사 대상을 측정하기 위해 임의로 부여한 숫자간의 관계를 말한다. 즉 우리가 어떠한 가치 판단을 할 수 있는 근거가 될 수 있는 것을 데이터(data)라고 한다. 가공되지 않은 상태의 자료를 원자료(raw data)라고 한다. 일반적으로 통계분석에서는 수치 데이터를 주로 사용한다. 객관적 사실을 수치로 만들 때 어떠한 척도를 기준으로 수치화 했는가에 따라 명목, 서열, 등간, 비율의 네 종류로 구분하고 명목척도와 서열척도를 범주형 척도(Categorical scale)라 하고, 등간척도와 비율척도를 연속형 척도(Continuous scale)라 한다.


2. 분석에서 측정 척도의 중요성

분석을 하면서 종종 곤란한 경우를 경험하게 된다. 다음과 같은 예를 생각해 보자.

문항1. 귀하의 성별은? ①남자 ② 여자
문항2. 자녀에 대한 수용정도는? 전혀 그렇지 않다①-②-③-④-⑤매우 그렇다


보기의 문항을 통해 우리는 성별과 자녀에 대한 수용도 사이의 상관관계를 알 수 있을까? 한마다로 말한다면 불가능하다. 그렇다면 그 이유는 무엇인가? 그것은 바로 척도의 수준 때문이다. 그 이유는 문항1은 명목척도에 해당하며, 문항2는 등간척도에 해당한다(척도의 성질에 대해서는 이후에 다룸). 그러나 상관관계 분석을 하기 위해서는 두 변수가 등간척도 이상이어야만 분석이 가능하다. 따라서 두 문항간의 상관관계는 안다는 것은 불가능하다.

문항1. 귀하의 성별은? ①남자 ②여자
문항2. 가장 사고 싶은 승용차는? ①그렌자 ②레간져 ③티뷰롱 ④카니볼


또 다른 예는 살펴보자. 보기에서와 같이 가장 사고 싶은 자동차가 성별에 따라 어떻게 다른지를 알아보기 위한 차이검정(T-test, ANOVA)을 생각해 보자. 그러나 차이검정을 하기 위해서는 종속변수(예에서는 문항2. 가장 사고 싶은 자동차)가 등간척도 이상이어야 한다. 그러나 여기서 문항2는 명목척도의 성질을 가지기 때문에 차이검증을 할 수 없다. 이 문항을 이용해 차이를 알아보기 위해서는 교차분석(cross-tabulation)을 통한 Chi-square test를 실시해야 한다. 그러나 카이스퀘어 검증은 수준에서의 차이가 아니라 분포에서의 차이를 알기 위한 것이라는데 주목할 필요가 있다.
결론적으로, 측정의 척도가 중요한 이유는 측정의 척도가 데이터의 성질을 규정할 뿐 아니라 어떠한 자료분석방법을 선택할 것인지를 결정하기 때문이다. 그러므로 연구자는 자신의 연구에 적절한 문항을 구성하기 위해서는 척도의 성격을 잘 알아야만 하고 이를 바탕으로 분석방법도 결정하게 된다.

참고 자료

없음