명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도에 대해 설명한 후 예를 각각 2개이상 쓰시오

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문서 내 토픽

• 1. 척도구성(scaling)

  척도구성(scaling)은 척도(scale)를 만드는 방법에 관한 것으로 심리사회과학에서는 인간의 내면적 태도(attitude)를 측정하는 일종의 잣대를 구성하는 것으로 간주한다. 척도의 구성에는 다양한 방법이 존재하는데, 주로 측정 등급에 따라 각기 다른 척도구성 도구가 사용된다. 대부분의 척도들은 단일차원성의 원칙에 근거해서 만들어진다.

• 2. 서열척도화

  서열적 척도화는 측정된 값들 사이에 상대적 순서관계를 밝힐 수 있도록 숫자나 기호를 부여하는 과정을 통해 만들어진 척도를 말한다. 서열척도를 만들기 위한 스케일링의 도구로는 평정척도, 충화평정척도, 리커트 척도, 거트만 척도방법 등이 있다.

• 3. 명목척도화

  명목측정은 한 변수에 포함되는 값들을 단순히 구분하여 나타내기 위한 것으로 각 범주에 부여된 숫자가 단지 서로 다름만을 의미한다. 따라서 명목적 수준에서의 척도구성(nominal scaling)은 각 범주가 동질적이면서 상호배타적이고 포괄적이도록 문항의 응답지를 구성하면 된다.

• 4. 등간-비율 척도화

  등간-비율 척도화(interval-ratio scaling)는 측정으로 나타나는 개별 값들 간에 일정한 거리(등간 측정)와 절대영의 기준점을 가지고 비율측정을 할 수 있는 것으로 써스톤 척도와 요인분석 등이 사용된다. 사회과학에서 사용하는 척도들에 있어서는 등간비율 측정을 가능하게 하는 것들을 만들기가 쉽지 않다.

• 5. 어의적 분화척도

  어의적 분화척도(semantic differential scale) 또는 어의분별척도는 오스굿 등(Osgood et al.)이 개발한 것으로, 이들은 고도로 지적이고, 언어적으로 유동적인 주제들에 대해서는 그 개념의 의미에 대해 직접적으로 질문하는 것이 더욱 효과적이라고 주장한다.

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• 1. 척도구성(scaling)

  척도구성(scaling)은 측정 대상의 속성을 수량화하여 표현하는 과정입니다. 이를 통해 측정 대상의 특성을 보다 객관적이고 체계적으로 파악할 수 있습니다. 척도구성 방법에는 서열척도화, 명목척도화, 등간-비율 척도화 등이 있습니다. 각 방법은 측정 대상의 특성에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 예를 들어 학생의 성적을 측정할 때는 서열척도화가 적합하고, 성별을 측정할 때는 명목척도화가 적합합니다. 척도구성은 측정 대상의 특성을 보다 정확하게 파악하고 분석하는 데 도움을 줍니다. 따라서 연구 목적과 측정 대상의 특성을 고려하여 적절한 척도구성 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

• 2. 서열척도화

  서열척도화는 측정 대상의 속성을 순서에 따라 배열하는 방법입니다. 이 방법은 측정 대상 간의 상대적 크기나 순위를 파악할 수 있지만, 그 차이의 크기는 알 수 없습니다. 예를 들어 학생의 성적을 A, B, C, D, F 등으로 구분하는 것이 서열척도화의 대표적인 사례입니다. 이를 통해 학생들의 상대적인 성적 순위는 알 수 있지만, A와 B의 차이가 B와 C의 차이와 동일한지는 알 수 없습니다. 서열척도화는 측정 대상의 순위를 파악하는 데 유용하지만, 그 차이의 크기를 정량적으로 분석하기 어렵다는 한계가 있습니다. 따라서 연구 목적에 따라 서열척도화 외에 다른 척도구성 방법을 함께 고려할 필요가 있습니다.

• 3. 명목척도화

  명목척도화는 측정 대상의 속성을 범주화하여 구분하는 방법입니다. 이 방법은 측정 대상 간의 차이를 질적으로 구분할 수 있지만, 그 차이의 크기는 알 수 없습니다. 예를 들어 성별을 남성과 여성으로 구분하는 것이 명목척도화의 대표적인 사례입니다. 이를 통해 측정 대상의 성별을 구분할 수 있지만, 남성과 여성의 차이가 어느 정도인지는 알 수 없습니다. 명목척도화는 측정 대상의 범주를 구분하는 데 유용하지만, 그 차이의 크기를 정량적으로 분석하기 어렵다는 한계가 있습니다. 따라서 연구 목적에 따라 명목척도화 외에 다른 척도구성 방법을 함께 고려할 필요가 있습니다.

• 4. 등간-비율 척도화

  등간-비율 척도화는 측정 대상의 속성을 등간 척도와 비율 척도로 구분하여 측정하는 방법입니다. 등간 척도는 측정 대상 간의 차이가 동일한 간격으로 구분되는 것을 의미하며, 비율 척도는 측정 대상 간의 차이가 동일한 비율로 구분되는 것을 의미합니다. 예를 들어 온도를 섭씨 또는 화씨로 측정하는 것이 등간 척도의 사례이며, 무게를 킬로그램으로 측정하는 것이 비율 척도의 사례입니다. 등간-비율 척도화는 측정 대상의 속성을 보다 정확하게 파악할 수 있으며, 통계 분석 시 다양한 기법을 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 따라서 연구 목적과 측정 대상의 특성을 고려하여 등간-비율 척도화를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

• 5. 어의적 분화척도

  어의적 분화척도는 측정 대상의 속성을 언어적 표현을 통해 구분하는 방법입니다. 이 방법은 측정 대상의 특성을 보다 세부적으로 파악할 수 있지만, 그 차이의 크기를 정량적으로 분석하기 어렵다는 한계가 있습니다. 예를 들어 제품의 품질을 '매우 좋음', '좋음', '보통', '나쁨', '매우 나쁨' 등으로 구분하는 것이 어의적 분화척도의 사례입니다. 이를 통해 제품의 품질을 보다 세부적으로 파악할 수 있지만, '매우 좋음'과 '좋음'의 차이가 '보통'과 '나쁨'의 차이와 동일한지는 알 수 없습니다. 어의적 분화척도는 측정 대상의 특성을 보다 세부적으로 파악할 수 있지만, 그 차이의 크기를 정량적으로 분석하기 어렵다는 한계가 있습니다. 따라서 연구 목적과 측정 대상의 특성을 고려하여 어의적 분화척도 외에 다른 척도구성 방법을 함께 고려할 필요가 있습니다.