개념과 변수의 의미에 대한 이해

문서 내 토픽

1. 개념

개념은 어떠한 사물에 대한 현상에 대한 일반적이고 보편적인 지식, 여러 가지 관념들 중 공통되는 요소를 골라 종합한 하나의 관념이라는 의미를 가지고 있다. 개념은 어떠한 대상을 표현하는 말이라는 점에서 단어, 용어라고 불리기도 하는데, 이러한 개념들이 축적되어 하나의 이론을 만들어낸다고 할 수 있다. 사회복지조사의 측면에서도 개념에 대한 이해는 반드시 이루어져야 한다. 어떠한 사물이나 현상에 대해 먼저 개념화를 시키고 난 후 조사도 명확하게 이루어질 수 있기 때문이다.
2. 변수

변수는 다양한 개념들 중 그 값이 두 가지 이상이 되는 특수한 양상의 개념을 뜻한다. 변수를 구성하는 것은 속성으로, 이러한 속성들이 집합하여 변수를 형성한다. 변수 역시 개념 안에 속한 것이기 때문에 모든 변수는 개념이라고 할 수 있다. 그런데 모든 개념이 다 변수가 되는 것은 아니다.
3. 명목변수

명목변수는 단순히 분류만 가능한 변수라고 할 수 있다. 명목변수의 사례는 초등학교, 중학교, 고등학교의 학생들에게 붙여진 학년, 운동선수의 유니폼 뒷면에 인쇄된 선수번호 등 속성에 따라 대상을 단순히 구분하기 위한 숫자를 들 수 있다.
4. 서열변수

서열변수는 대상을 구분하고 분류하는 명목변수의 특성과 함께 대상의 순위에 대한 정보는 나타내는 변수라고 할 수 있다. 즉 서열을 바탕으로 값을 매기는 변수라는 것이다. 다만 각 대상의 간격은 동일하지 않고 값도 알 수 없다. 서열변수의 사례로는 키를 들 수 있다.
5. 등간변수

등간변수는 명목변수처럼 대상의 속성에 대한 정보를 알 수 있고 서열변수처럼 값을 통해 순서를 알 수 있다. 동시에 각 대상의 속성이 동일한 간격을 가지고 있다는 정보를 담고 있는 변수이다. 등간변수의 사례는 온도를 들 수 있다.
6. 비율변수

비율변수는 명목변수, 서열변수, 등간변수가 가지는 각각의 속성을 모두 가지고 있으면서 비율에 대한 정보도 포함하고 있는 변수이다. 그래서 비율변수를 통해 변수가 가지고 있는 속성 내용에 대한 차이, 비율을 정할 수 있다. 또한 비율변수는 절대영점 값을 가지고 있으면서 +, -, ×, ÷ 등의 사칙연산이 가능하다는 특징을 가지고 있다. 비율변수의 사례로는 몸무게를 들 수 있다.

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1. 개념

개념은 현실 세계에 대한 추상화된 표현으로, 우리가 세상을 이해하고 설명하는 데 필수적입니다. 개념은 사물, 사건, 관계 등을 일반화하여 표현하며, 이를 통해 복잡한 현실을 단순화하고 체계화할 수 있습니다. 개념은 우리의 사고와 의사소통에 중요한 역할을 하며, 학습과 지식 습득의 기반이 됩니다. 따라서 개념에 대한 이해는 우리가 세상을 이해하고 설명하는 데 필수적입니다.
2. 변수

변수는 통계학과 데이터 분석에서 매우 중요한 개념입니다. 변수는 관찰 가능한 특성이나 속성을 나타내며, 이를 통해 현상을 측정하고 분석할 수 있습니다. 변수는 다양한 유형으로 분류될 수 있는데, 이는 변수의 특성과 측정 방식에 따라 달라집니다. 변수의 유형을 이해하는 것은 데이터 분석 시 적절한 통계 기법을 선택하고 해석하는 데 도움이 됩니다. 또한 변수 간의 관계를 파악하고 인과관계를 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.
3. 명목변수

명목변수는 범주형 변수의 한 유형으로, 관찰 대상을 서로 구분할 수 있는 범주로 나누는 변수입니다. 명목변수는 범주 간 순서가 없으며, 각 범주는 서로 배타적입니다. 예를 들어 성별, 직업, 혈액형 등이 명목변수의 대표적인 예입니다. 명목변수는 데이터 분석 시 빈도 분석, 교차 분석 등의 방법으로 활용될 수 있으며, 변수 간 관계를 파악하는 데 유용합니다. 명목변수의 특성을 이해하고 적절히 활용하는 것은 데이터 분석 역량 향상에 도움이 될 것입니다.
4. 서열변수

서열변수는 범주형 변수의 한 유형으로, 관찰 대상을 순서가 있는 범주로 나누는 변수입니다. 서열변수는 범주 간 순서가 있으며, 각 범주는 상대적인 크기나 중요도를 나타냅니다. 예를 들어 학력 수준, 만족도 수준, 선호도 등이 서열변수의 대표적인 예입니다. 서열변수는 순서 정보를 활용하여 중앙값, 백분위수 등의 통계량을 계산할 수 있으며, 순위 검정 등의 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 서열변수의 특성을 이해하고 적절히 활용하는 것은 데이터 분석 역량 향상에 도움이 될 것입니다.
5. 등간변수

등간변수는 연속형 변수의 한 유형으로, 관찰 대상 간 간격이 일정한 변수입니다. 등간변수는 순서와 간격 정보를 모두 가지고 있으며, 이를 통해 변수 간 차이를 정량적으로 측정할 수 있습니다. 예를 들어 온도, 점수, 연령 등이 등간변수의 대표적인 예입니다. 등간변수는 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있으며, 상관분석, 회귀분석 등의 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 등간변수의 특성을 이해하고 적절히 활용하는 것은 데이터 분석 역량 향상에 도움이 될 것입니다.
6. 비율변수

비율변수는 연속형 변수의 한 유형으로, 관찰 대상 간 간격과 절대적인 영점이 존재하는 변수입니다. 비율변수는 순서, 간격, 영점 정보를 모두 가지고 있으며, 이를 통해 변수 간 비율을 정량적으로 측정할 수 있습니다. 예를 들어 키, 몸무게, 소득 등이 비율변수의 대표적인 예입니다. 비율변수는 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있으며, 상관분석, 회귀분석 등의 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 비율변수의 특성을 이해하고 적절히 활용하는 것은 데이터 분석 역량 향상에 도움이 될 것입니다.

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