질적 자료와 양적 자료의 차이 및 척도 비교

문서 내 토픽

1. 질적 자료

질적 자료는 통계적 절차가 아니라 계량화의 수단이 아닌 소규모의 사례를 심층적이고 종합적으로 이해하기 위하여 초점을 맞춘 조사라고 볼 수 있다. 질적 자료의 특징으로는 주관성, 탐색과 기술성, 귀납성, 유연성 등이 있다.
2. 양적 자료

양적 자료는 숫자로 양화 될 수 있는 자료를 사용하여 이루어지는 연구를 의미한다. 양적 자료는 기술 연구, 상관연구, 인과-비교 연구 등으로 분류할 수 있다. 양적 자료는 사회현상의 사실 및 원인을 탐구하고 논리를 추구하는 실증주의적 입장을 취한다.
3. 명목척도

명목척도는 관찰하는 대상의 속성에 따라서 값을 숫자로 표기하는 방법이다. 숫자 자체가 가지고 있는 의미는 라벨링이며, 숫자가 다르면 다른 특성이라는 표식의 역할만 수행한다.
4. 서열척도

서열척도는 관찰하는 대상의 특성을 측정하여 값을 순위로 나타내는 것을 의미한다. 서열척도는 숫자의 크기에 의미가 있으며, 숫자가 크면 더 큰 특성을 지니고 있는 것을 나타낸다.
5. 등간척도

등간척도는 관찰하는 대상의 속성을 상대적인 크기로 나타내는 것이다. 순위를 부여할 수 있을 뿐만 아니라 숫자 간 의미를 부여할 수 있다. 대표적인 예로 리커트 척도를 들 수 있다.
6. 비율척도

비율척도는 절대적인 기준이 있는 영점이 존재하고 있다. 사칙연산이 가능하고 분류도 할 수 있으며 차이를 비교하여 순위를 매길 수 있다. 온도가 대표적인 예이다.

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1. 질적 자료

질적 자료는 수량화하기 어려운 정성적인 정보를 다루는 데이터입니다. 이는 관찰, 면담, 문서 분석 등의 방법을 통해 수집되며, 깊이 있는 이해와 통찰을 제공합니다. 질적 자료는 복잡한 사회 현상을 이해하고 설명하는 데 유용하지만, 일반화하기 어렵고 연구자의 주관이 개입될 수 있다는 한계가 있습니다. 따라서 질적 자료와 양적 자료를 적절히 활용하여 연구 문제에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것이 중요합니다.
2. 양적 자료

양적 자료는 수량화할 수 있는 정보를 다루는 데이터입니다. 이는 설문조사, 실험, 관찰 등의 방법을 통해 수집되며, 통계적 분석을 통해 일반화할 수 있는 결과를 제공합니다. 양적 자료는 객관성과 신뢰성이 높지만, 복잡한 사회 현상을 충분히 설명하기 어려울 수 있습니다. 따라서 질적 자료와 양적 자료를 적절히 활용하여 연구 문제에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것이 중요합니다.
3. 명목척도

명목척도는 대상을 범주화하여 구분하는 가장 기본적인 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 순서나 크기 관계를 나타내지 않으며, 단순히 구분만 가능합니다. 예를 들어 성별, 직업, 혈액형 등이 명목척도의 대표적인 예입니다. 명목척도는 기술 통계 분석에 주로 활용되며, 상관관계 분석이나 회귀 분석 등의 통계 기법에서도 활용될 수 있습니다. 명목척도는 단순하지만 연구 문제에 따라 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
4. 서열척도

서열척도는 대상 간의 순서 관계를 나타내는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 크기 관계를 나타낼 수 있지만, 그 차이의 크기는 알 수 없습니다. 예를 들어 학점 등급, 직급, 선호도 등이 서열척도의 대표적인 예입니다. 서열척도는 순위 정보를 제공하므로 중앙값, 백분위 등의 통계 분석에 활용될 수 있습니다. 하지만 등간척도나 비율척도에 비해 통계적 분석의 범위가 제한적입니다.
5. 등간척도

등간척도는 대상 간의 순서 관계와 함께 그 차이의 크기를 나타내는 척도입니다. 이 척도는 대상 간의 간격이 일정하며, 0점이 임의적으로 정해진다는 특징이 있습니다. 예를 들어 온도, 점수, 연령 등이 등간척도의 대표적인 예입니다. 등간척도는 평균, 표준편차 등의 통계 분석에 활용될 수 있으며, 상관관계 분석이나 회귀 분석 등의 다양한 통계 기법에 적용될 수 있습니다. 따라서 등간척도는 양적 연구에서 널리 활용되는 중요한 척도입니다.
6. 비율척도

비율척도는 대상 간의 순서 관계와 함께 그 차이의 크기를 나타내며, 0점이 절대적인 의미를 가지는 척도입니다. 이 척도는 등간척도와 달리 절대적인 0점이 존재하므로, 대상 간의 비율 관계를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 길이, 무게, 시간 등이 비율척도의 대표적인 예입니다. 비율척도는 평균, 표준편차, 상관관계 분석 등 다양한 통계 기법에 활용될 수 있으며, 양적 연구에서 가장 강력한 척도로 간주됩니다. 따라서 비율척도는 연구 문제에 따라 매우 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

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