네 가지 변수네 가지 측정의 수준 만들기

문서 내 토픽

1. 명목측정/명목변수

명목 측정은 측정 대상의 특징을 구별하기 위해 각 영역에 숫자가 할당되어 있는 것을 알 수 있습니다. 조사 중인 문제 변수는 피쳐 간에 정량적으로 해석할 수도, 피쳐 간에 비교할 수도 없습니다. '크냐 작냐'는 양적 의미가 아니라 지역 분류를 위해 주어진 수치입니다.
2. 서열측정/서열변수

서열 측정은 측정 대상의 특징을 구별하여 상대적인 크기를 나타내고 의견을 비교할 수 있는 척도입니다. 즉, 해당 변수의 방법으로 장애인복지관 설립에 대한 의견보다 어떤 결과가 우수한지 알 수 있습니다.
3. 등간측정/등간변수

등간 측정은 등거리자 및 인터넷 사용 카테고리 정보의 척도로 사용됩니다. 하지만 숫자 자체에는 절대적인 의미가 없습니다. 등축 눈금은 공칭 눈금과 서수 눈금의 특징을 가지고 있는데 특징 간의 차이를 결정할 수 있기 때문입니다. 또한 '0'의 절대 개념이기 때문에 비율의 의미를 제대로 부여할 수 없습니다.
4. 비율측정/비율변수

비율 측정은 사회복지시설의 사용 횟수를 결정하는 척도표입니다. 즉, 카테고리를 파악하는 것이 최고 수준의 정보이고 정보가 가장 많다는 것입니다. 평균값은 중심 트렌드를 파악하는 데 사용할 수 있고 0은 절대 무의 기원을 파악하기 때문에 비율 계산도 가능합니다. 그것들은 모두 숫자로 표현되기 때문에 계산이 쉽습니다.

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1. 명목측정/명목변수

명목측정은 대상을 범주화하여 구분하는 가장 기본적인 측정 수준입니다. 명목변수는 대상을 서로 구분할 수 있는 범주로 나누며, 각 범주는 서로 배타적이고 독립적입니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 직업 등이 명목변수의 대표적인 예입니다. 명목변수는 단순히 대상을 구분하는 것이 목적이므로 순서나 크기 관계가 없습니다. 따라서 명목변수에 대해서는 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 없으며, 빈도분석이나 교차분석 등의 분석 방법이 주로 사용됩니다. 명목측정은 가장 기본적인 측정 수준이지만, 실제 연구에서 매우 중요한 역할을 합니다.
2. 서열측정/서열변수

서열측정은 대상을 순서에 따라 구분하는 측정 수준입니다. 서열변수는 대상을 순서에 따라 범주화하며, 각 범주 간에는 순서 관계가 존재합니다. 예를 들어 학력 수준(초등학교 졸업, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학교 졸업 등), 만족도 수준(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족 등)이 서열변수의 대표적인 예입니다. 서열변수는 순서 관계가 있기 때문에 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있지만, 등간변수나 비율변수에 비해 통계적 분석 방법이 제한적입니다. 따라서 서열변수를 분석할 때는 비모수 통계 기법을 주로 사용합니다.
3. 등간측정/등간변수

등간측정은 대상 간의 간격이 일정한 측정 수준입니다. 등간변수는 대상 간의 간격이 일정하며, 순서 관계와 함께 간격 정보도 가지고 있습니다. 예를 들어 온도, 점수, 나이 등이 등간변수의 대표적인 예입니다. 등간변수는 순서 관계와 간격 정보를 모두 가지고 있기 때문에 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있으며, 다양한 통계 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 따라서 등간변수는 서열변수에 비해 더 강력한 측정 수준이라고 할 수 있습니다.
4. 비율측정/비율변수

비율측정은 대상 간의 간격과 함께 절대적인 영점이 존재하는 측정 수준입니다. 비율변수는 대상 간의 간격이 일정하며, 절대적인 영점이 존재합니다. 예를 들어 소득, 키, 몸무게 등이 비율변수의 대표적인 예입니다. 비율변수는 등간변수에 비해 더 강력한 측정 수준이며, 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있고 다양한 통계 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 또한 비율변수는 비교, 순위, 백분율 등의 연산이 가능하다는 특징이 있습니다. 따라서 비율변수는 가장 강력한 측정 수준이라고 할 수 있습니다.

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