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

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문서 내 토픽

• 1. 명목척도

  명목측정은 변수의 속성에 있어 유사점과 차이점에 따라서 범주화시키는 것으로 일정한 순서 없이 상호배타적이고 포괄적으로 범주화시키는 것이다. 명목척도는 같다 혹은 다르다만 구분할 수 있고 통계적으로는 최빈치만 알 수 있으며 교차분석, 빈도분석, 비모수통계 등을 적용할 수 있다.

• 2. 서열척도

  서열측정은 측정하려고 하는 변수의 속성에 대해 서열을 부여하나 서열 사이의 간격은 서로 다르다. 서열측정의 수치는 절대적인 양이나 수, 크기 등을 나타내는 것이 아니기 때문에 분류가 된 범주 사이의 거리, 간격 등에 대한 정보는 알 수 없고 수치는 단지 상징적으로 높고 낮음에 대해서만 알 수 있다.

• 3. 등간척도

  등간측정은 측정하고자 하는 대상을 속성에 따라서 구분하고 서열화한다. 서열 사이의 간격이 가능하게 수치를 부여하는 것으로 등간척도는 임의적인 0이 있지만 절대적인 0은 존재하지 않기 때문에 덧셈과 뺄셈은 가능하지만 곱셈, 나눗셈 등은 할 수 없다.

• 4. 비율척도

  비율측정은 측정의 대상에 대한 속성에 대하여 절대적인 0 혹은 자연적인 0을 가지고 있는 척도를 통해 수치를 부여한 것이다. 비율척도는 다양한 척도 중 가장 수준이 높은 척도로 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등을 할 수 있다.

• 5. 척도 수준별 특징

  측정 수준이 높아질수록 할 수 있는 계산이 많아지고 통계처리도 다양하게 가능하기 때문에 많은 정보를 얻을 수 있다. 각 척도에 대한 특징을 잘 알고 있어야 사회복지조사를 할 때 통계 방법 등에서 오류를 일으키지 않을 수 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 명목척도

  명목척도는 가장 기본적인 척도 수준으로, 대상을 단순히 범주화하는 데 사용됩니다. 이 척도에서는 대상 간 순서나 크기 차이가 없으며, 단지 구분만 가능합니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 직업 등이 명목척도의 대표적인 예입니다. 명목척도는 통계 분석 시 제한적인 방법만 사용할 수 있지만, 기본적인 분류와 빈도 분석에 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한 다른 척도 수준으로 전환하는 데 기초가 되는 중요한 척도 수준이라고 할 수 있습니다.

• 2. 서열척도

  서열척도는 대상 간 순서는 있지만 그 차이의 크기는 알 수 없는 척도 수준입니다. 예를 들어 학점 등급(A, B, C, D, F), 선호도 순위, 경제적 지위 등이 서열척도의 대표적인 예입니다. 서열척도에서는 대상 간 순서는 알 수 있지만 그 차이의 크기는 알 수 없기 때문에, 통계 분석 시 제한적인 방법만 사용할 수 있습니다. 하지만 서열척도는 대상 간 순서를 파악할 수 있다는 점에서 명목척도보다 정보가 풍부하며, 다른 척도 수준으로 전환하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 3. 등간척도

  등간척도는 대상 간 순서와 차이의 크기를 모두 알 수 있는 척도 수준입니다. 예를 들어 온도, 점수, 연령 등이 등간척도의 대표적인 예입니다. 등간척도에서는 대상 간 순서와 차이의 크기를 모두 알 수 있기 때문에, 통계 분석 시 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 또한 등간척도는 다른 척도 수준으로 전환하는 데 가장 유용하게 활용될 수 있습니다. 다만 등간척도에서는 절대적인 0점이 없기 때문에 비율 관계를 파악할 수는 없습니다.

• 4. 비율척도

  비율척도는 대상 간 순서와 차이의 크기, 그리고 절대적인 0점을 모두 가지고 있는 척도 수준입니다. 예를 들어 길이, 무게, 시간 등이 비율척도의 대표적인 예입니다. 비율척도에서는 대상 간 순서와 차이의 크기, 절대적인 0점을 모두 알 수 있기 때문에, 통계 분석 시 가장 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 또한 비율척도는 다른 척도 수준으로 전환하는 데 가장 유용하게 활용될 수 있습니다. 비율척도는 다른 척도 수준에 비해 가장 정확하고 풍부한 정보를 제공하므로, 과학적 연구에서 가장 선호되는 척도 수준이라고 할 수 있습니다.

• 5. 척도 수준별 특징

  척도 수준별 특징을 정리하면 다음과 같습니다. 명목척도는 대상을 단순히 범주화하는 데 사용되며, 순서와 차이의 크기를 알 수 없습니다. 서열척도는 대상 간 순서는 알 수 있지만 차이의 크기는 알 수 없습니다. 등간척도는 대상 간 순서와 차이의 크기를 모두 알 수 있지만 절대적인 0점이 없습니다. 비율척도는 대상 간 순서와 차이의 크기, 절대적인 0점을 모두 가지고 있는 가장 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 척도 수준입니다. 이러한 척도 수준별 특징을 이해하는 것은 통계 분석 방법을 선택하고 해석하는 데 매우 중요합니다.