경영통계학_변수와 척도

본 내용은 " 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. " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2024.10.05

문서 내 토픽

• 1. 범주형 척도

  범주형 척도는 데이터를 구체적인 범주로 구분하여 분류하는 방식으로, 각 범주는 서로 독립적이며, 순서나 간격이 없는 경우가 많다. 범주형 척도는 크게 명목 척도와 서열 척도로 나뉘며, 명목 척도는 데이터를 특정 범주로 나누어 분류하는 역할을 하고, 서열 척도는 범주 간의 순서를 나타낼 수 있다. 범주형 척도는 고객 세분화, 직원 분류, 브랜드 인지도 조사, 고객 만족도 조사, 학업 성취도 평가, 직원 평가 등 다양한 분야에서 활용된다.

• 2. 연속형 척도

  연속형 척도는 데이터를 연속적인 수치로 표현할 수 있는 방법으로, 데이터가 연속적이거나 비율적 관계를 가지고 있는 경우에 사용된다. 연속형 척도는 크게 등간 척도와 비율 척도로 구분되며, 등간 척도는 데이터 간의 간격이 동일한 경우를 측정하고, 비율 척도는 데이터 간의 비율을 계산할 수 있는 척도이다. 연속형 척도는 기온 측정, 표준화된 테스트 점수, 재무 분석, 생산성 분석 등 다양한 분야에서 활용된다.

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• 1. 범주형 척도

  범주형 척도는 명목 척도와 순서 척도로 구분됩니다. 명목 척도는 단순히 범주를 구분하는 것이며, 순서 척도는 범주 간 순서가 있는 것을 의미합니다. 범주형 척도는 데이터의 특성을 잘 나타낼 수 있으며, 통계 분석 시 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 하지만 범주 간 거리를 정량화하기 어려워 상대적인 비교가 어렵다는 단점이 있습니다. 따라서 연구 목적과 데이터의 특성을 고려하여 적절한 척도를 선택하는 것이 중요합니다.

• 2. 연속형 척도

  연속형 척도는 측정 대상의 속성이 연속적으로 변화하는 경우에 사용됩니다. 이 척도는 등간 척도와 비율 척도로 구분됩니다. 등간 척도는 척도 간 거리가 동일하지만 절대적인 영점이 없는 반면, 비율 척도는 절대적인 영점이 존재합니다. 연속형 척도는 데이터의 변화 정도를 정량적으로 나타낼 수 있어 통계 분석에 유용합니다. 또한 다양한 통계 기법을 적용할 수 있어 범주형 척도에 비해 분석의 폭이 넓습니다. 하지만 측정 오차가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다.