변수의 유형을 4가지로 구분하고 그 예를 작성하시오

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문서 내 토픽

• 1. 명목변수

  명목변수는 예를 들어 성별을 기준으로 했을 때 남성과 여성으로 구분한다거나 혈액형에 대한 분류로 A형, B형, O형, AB형과 같이 단순한 나열로서의 의미를 갖는 변수를 말한다. 나열 간의 가치나 특정한 값이 부여 된다 라기보다는 분류 자체를 의미한다. 학년을 기준으로 1학년, 2학년, 3학년으로 구분했을 때도 대상의 속성에 따라 구분을 위한 숫자일 뿐 명목변수만으로는 비교가 불가능하다.

• 2. 서열변수

  서열변수는 예를 들어 달리기를 할 때나 성적을 기준으로 석차를 매길 때 1등, 2등, 3등...으로 서열을 구분하는 것을 들 수 있다. 이처럼 서열변수는 변수 간 값의 서열을 측정할 수 있는 변수이다. 하지만 서열변수는 변수 값 간에 간격이 얼마나 큰 지를 측정하기는 어렵다.

• 3. 등간변수

  등간변수는 예를 들어 대통령 선거나 올림픽, 월드컵과 같이 일정한 간격을 두고 실시되는 것을 통해 대통령 선거는 5년에 한번, 올림픽과 월드컵은 4년에 한번 하는 구나라는 정보를 얻을 수 있다. 또한 예를 들어 아침 최고 기온은 영하 2도이고 최저 기온은 영하 4도인데 오후 최고 기온은 3도 최저 기온은 영하 1도일 때 일교차를 기준으로 봤을 때 오후의 온도차가 오전의 온도차보다 크다는 사실을 알 수 있다.

• 4. 비율변수

  비율변수는 예를 들어 A의 성적이 91점이고 B의 성적이 88점, C의 성적이 74점이라고 했을 때 A,B,C의 평균성적이 84점이며 기준에 따라 A는 평균보다 얼마나 성적이 높은지, C는 얼마나 낮은지를 확인할 수 있다. 이처럼 비율척도는 0점이라는 기준이 있어 비율에 대한 정보를 얻을 수 있으며 그에 따라 곱셈과 나눗셈 같은 사칙연산도 가능하다.

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• 1. 명목변수

  명목변수는 범주형 변수의 한 종류로, 변수의 값이 단순히 범주를 나타내는 역할을 합니다. 이 변수는 순서나 크기의 개념이 없으며, 단지 서로 다른 범주를 구분하는 데 사용됩니다. 예를 들어 성별, 직업, 혈액형 등이 명목변수의 대표적인 예입니다. 명목변수는 통계 분석 시 빈도 분석, 교차 분석 등의 방법으로 활용될 수 있으며, 변수 간 관계를 파악하는 데 유용합니다. 다만 명목변수는 순서나 크기 정보를 포함하지 않기 때문에 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 없다는 한계가 있습니다.

• 2. 서열변수

  서열변수는 명목변수와 달리 순서의 개념이 있는 변수입니다. 서열변수는 변수의 값이 순서를 나타내지만, 그 크기의 차이는 정확히 알 수 없습니다. 예를 들어 학력 수준(초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교 등), 만족도 수준(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족 등)이 서열변수의 대표적인 예입니다. 서열변수는 명목변수보다는 통계 분석에 활용도가 높지만, 등간변수나 비율변수에 비해서는 분석의 한계가 있습니다. 서열변수를 분석할 때는 중앙값, 백분위수 등의 통계량을 활용하는 것이 적절합니다.

• 3. 등간변수

  등간변수는 순서와 크기의 개념이 모두 있는 변수입니다. 등간변수의 특징은 변수 간 간격이 일정하다는 것입니다. 예를 들어 온도계의 섭씨 온도, IQ 점수, 연령 등이 등간변수의 대표적인 예입니다. 등간변수는 명목변수나 서열변수에 비해 통계 분석에 활용도가 높습니다. 등간변수를 활용하면 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있고, 상관분석, 회귀분석 등의 다양한 통계 기법을 적용할 수 있습니다. 다만 등간변수는 절대적인 영점이 없기 때문에 비율 개념이 없다는 한계가 있습니다.

• 4. 비율변수

  비율변수는 등간변수의 특성에 더해 절대적인 영점이 존재하는 변수입니다. 비율변수는 순서와 크기의 개념이 있을 뿐만 아니라, 변수 간 간격이 일정하고 절대적인 영점이 있다는 특징이 있습니다. 예를 들어 나이, 소득, 키, 몸무게 등이 비율변수의 대표적인 예입니다. 비율변수는 통계 분석에 가장 활용도가 높은 변수 유형입니다. 비율변수를 활용하면 평균, 표준편차, 상관분석, 회귀분석 등 다양한 통계 기법을 적용할 수 있으며, 변수 간 비율 관계를 파악할 수 있습니다. 따라서 비율변수는 통계 분석에서 가장 강력한 변수 유형이라고 할 수 있습니다.