측정의 4가지 수준, 명목, 서열, 등간, 비율 등에 대해 자세히 설명하고, 각 수준에 따른 척도를 5가지

문서 내 토픽

1. 명목척도

명목 척도란 단순한 분류를 위해서 특정 대상의 속성에 수치를 부여한다. 한 변수에 포함되어 있는 속성 값을 단순히 구분하는 것으로 가장 기본적인 척도라고 할 수 있으며 특별한 기법을 필요로 하지 않는다. 가장 낮은 수준의 척도로서 특정을 구분하기 위해서 숫자나 기호를 할당한다. 이로 인해 양적 분석을 할 수 없고 특정 간 대소를 비교하는 것에도 한계가 있다. 숫자의 크기는 의미를 가지고 있지 않고 부여된 숫자가 다른 경우 그 대상의 특성이 다른 것을 의미한다. 하지만 단일 차원성 법칙을 적용하여 포괄적, 상호 배타적으로 개별 값이 구성된다. 모든 대상은 하나의 범주에 속하게 되며 두 가지 범주에 동시에 속할 수 없으며 같은 집단에 속해 있는 대상이라면 같은 측정값을 가지는 원칙이 적용된다.
2. 서열척도

일종의 순위 척도로 측정 대상을 속성에 따라서 서열 또는 순위를 매길 수 있게 수치를 부여하는 척도이다. 대상을 구분하는 명목 척도의 특성을 가지고 있으면서 대상의 순위 관계에 대한 정보도 포함하는 척도라고 할 수 있다. 이러한 서열척도의 종류로는 첫 번째는 리커트 척도가 있다. 층화 척도로도 불리며 신뢰도와 타당도를 높이기 위해서 일련 문들을 하나의 척도로써 사용할 수 있어야 한다는 논리를 바탕으로 하고 있다. 일관성이 잇기 때문에 신뢰도가 높으며 단순하여 사용하기가 쉽다. 또한 객관적 측정이 가능하며 정밀성의 장점을 가진다. 그러나 서열적 측정치로 개개 문항별로 구분적이지 못하며 일치성이 떨어지며 표본 선정이 어려운 단점이 있다. 두 번째는 커트만 척도가 있다 도식법으로도 불리며 단일 차원적이고 예측성이 있다. 또한 서열적으로 쉽게 척도화를 할 수 있고 경험적 관찰을 통해 척도가 구성되어 이론적으로 우월하다. 하지만 두 개 이상 변수를 함께 측정하는 다차원적 척도로 사용할 수 없다.
3. 등간척도

일종의 구간척도로 측정하려 하는 사물 대상 또는 현상을 분류하여 서열을 정하며 서열 간 간격이 동일하도록 수치를 부여한다. 분류된 범주 간 간격을 함께 측정할 수 있는 척도이다. 각 범주 사이 거리를 계산할 수 있고 범주에 부여되어 있는 숫자는 산술적 크기를 의미하는데 이로 인해 범주 간 얼마나 크고 작은지를 숫자로 비교할 수 있게 된다. 하지만 절대적 영이 존재하지 않으며 임의적 영이 존재하여 엄격한 의미에서 속성 자체를 산술적으로 볼 수 없다. 즉, 범주 간 간격이 같은 척도로 등간격으로 이루어져 +, - 같은 산술적 계산에 사용은 할 수 있지만 절대 '0'이 없기 때문에 ×, ÷ 비율 계산에는 사용할 수 없다.
4. 비율척도

척도를 나타내는 수가 등간이며 이와 함께 의미 있는 절대영점을 가졌을 경우 사용하는 척도이다. 영이 실제적 의미를 가지고 있으며 모든 산술적 조작을 사용할 수 있다. 비율척도는 가장 높은 수준의 척도라고 할 수 있으며 자세한 정보를 제공할 수 있다. 또한 숫자를 통해 표현하면서 계산을 가능하게 한다.
5. 측정의 기능

측정은 다양한 기능을 가지고 있는데 첫 번째는 일치 또는 조화의 기능으로 추상적 세계와 경험적 세계를 조화시키며 일치시킬 수 있는 규칙과 절차를 제시해 주게 된다. 두 번째는 객관화와 표준화의 기능으로서 측정은 현실세계와 추상적 개념 세계 사이에서 일치를 증가시키기 위해 사용되는 규칙과 절차 윤곽을 결정할 수 있도록 한다. 세 번째는 계량화 기능으로 관찰한 사회적, 심리적, 물리적 현상을 경험적으로 기술 가능하도록 자료를 제공하며 통계적 분석을 할 수 있는 정보를 제공한다. 네 번째는 반복과 의사소통 기능으로 다른 사람들에게 연구결과를 반복하고 결과를 반증하도록 해준다. 측정을 통해 연구결과를 다른 사람에게 정확하게 전달할 수 있게 되는 것이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 명목척도

명목척도는 대상을 단순히 범주화하는 데 사용되는 가장 기본적인 척도입니다. 이 척도는 대상을 구분하는 데 사용되지만, 대상 간의 순서나 크기 관계를 나타내지는 않습니다. 예를 들어, 성별, 혈액형, 직업 등을 명목척도로 측정할 수 있습니다. 명목척도는 통계 분석 시 제한적인 방법만 사용할 수 있지만, 기본적인 데이터 분류와 요약에 유용합니다. 또한 다른 척도와 결합하여 더 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다.
2. 서열척도

서열척도는 대상 간의 순서 관계를 나타내는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 크기 차이를 정량화하지는 않지만, 순위를 매길 수 있습니다. 예를 들어, 학점, 선호도, 만족도 등을 서열척도로 측정할 수 있습니다. 서열척도는 명목척도보다 더 많은 통계 분석 기법을 사용할 수 있지만, 등간척도나 비율척도에 비해서는 제한적입니다. 서열척도는 중앙값, 백분위수 등의 요약 통계량을 사용할 수 있으며, 순위 상관분석 등의 분석 기법을 적용할 수 있습니다.
3. 등간척도

등간척도는 대상 간의 크기 차이를 정량화할 수 있는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 순서 관계와 크기 차이를 모두 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 온도, 점수, 연령 등을 등간척도로 측정할 수 있습니다. 등간척도는 명목척도와 서열척도보다 더 많은 통계 분석 기법을 사용할 수 있습니다. 평균, 표준편차 등의 요약 통계량을 사용할 수 있으며, 상관분석, 회귀분석 등의 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 다만, 등간척도는 절대적인 영점이 없기 때문에 비율 관계를 나타낼 수는 없습니다.
4. 비율척도

비율척도는 대상 간의 크기 차이를 정량화할 수 있으며, 절대적인 영점이 존재하는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 순서 관계, 크기 차이, 그리고 비율 관계를 모두 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 길이, 무게, 시간 등을 비율척도로 측정할 수 있습니다. 비율척도는 등간척도보다 더 많은 통계 분석 기법을 사용할 수 있습니다. 평균, 표준편차, 상관분석, 회귀분석 등의 분석 기법을 적용할 수 있으며, 비율 관계를 나타내는 분석도 가능합니다. 비율척도는 가장 강력한 척도이며, 다양한 통계 분석에 활용될 수 있습니다.
5. 측정의 기능

측정의 기능은 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다. 첫째, 대상의 특성을 수량화하여 나타내는 것입니다. 이를 통해 대상의 크기, 강도, 양 등을 객관적으로 파악할 수 있습니다. 둘째, 대상 간의 차이를 비교하는 것입니다. 측정을 통해 대상 간의 순서, 크기, 비율 관계를 파악할 수 있습니다. 셋째, 대상의 변화를 추적하는 것입니다. 시간에 따른 대상의 변화를 측정하여 분석할 수 있습니다. 이러한 측정의 기능은 과학적 연구, 의사결정, 정책 수립 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 따라서 측정은 객관적이고 정확한 정보를 제공하여 합리적인 의사결정을 내리는 데 필수적입니다.

주제 연관 토픽을 확인해 보세요!

주제 연관 리포트도 확인해 보세요!