경영통계학_변수와 척도에서, 척도란 변수를 측정 가능하도록 수치화 하는 것으로 변수는 데이터로 구성되고, 데이터를 근거로 변수의 특성을 파악한다. 데이터는 그 성격에 따라 범주형 척도(Categorical Scale)와 연속형 척도 (Continuous Scale)로 구분 된다. 척도 각각에 대하여 개념과 적용 사례를 설명하세요.

목차

I. 서론

II. 본론
1. 범주형 척도(Categorical Scale)
2. 연속형 척도(Continuous Scale)

III. 결론

Ⅳ. 참고문헌.

본문내용

경영통계학은 경영학의 다양한 문제를 통계적 방법론을 통해 해결하려는 학문으로, 데이터 분석과 의사결정에 중요한 역할을 한다. 통계학에서는 데이터를 수집하고 분석하기 위해 변수(variable)를 정의하고, 이 변수를 측정 가능한 형태로 표현하기 위해 척도(scale)를 사용한다. 척도는 변수를 수치화하여 다양한 형태의 분석이 가능하도록 만들어 주며, 데이터의 성격에 따라 적절한 척도를 선택하는 것이 중요하다. 변수의 측정은 연구나 실무에서 발생하는 문제를 해결하는 데 있어 기본적인 출발점이 되며, 이를 통해 변수의 특성을 정확히 파악할 수 있다.
변수는 크게 두 가지 척도로 측정될 수 있다: 범주형 척도(Categorical Scale)와 연속형 척도(Continuous Scale)이다. 범주형 척도는 데이터가 명확한 구분이나 범주로 나뉘는 경우에 사용되며, 주로 명목 척도와 서열 척도로 나뉜다. 이와 달리, 연속형 척도는 데이터가 연속적인 값을 가지며, 등간 척도와 비율 척도로 세분화된다. 이 두 가지 척도는 각각의 특성과 적용 범위가 다르며, 경영 통계학에서 데이터를 분석할 때 어떤 척도를 사용하는지가 분석 결과에 중요한 영향을 미친다.
본 과제에서는 범주형 척도와 연속형 척도의 개념과 특성을 구체적으로 설명하고, 각각의 척도가 실제로 어떻게 적용되는지 사례를 통해 이해해 보고자 한다. 이를 통해 척도의 중요성을 파악하고, 경영 통계학에서 데이터를 정확하게 분석하기 위한 기초적인 이해를 돕고자 한다. 특히, 각 척도가 경영 의사결정에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 논의하면서, 경영 통계학의 실무적 응용 가능성을 탐색하고자 한다.

참고 자료

이기엽. (2016). 경영통계학. 집현재.