사회복지조사론의 네 가지 측정척도

본 내용은 " [A+레포트] 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도에 대해 설명한 후 예를 각각 2개이상 쓰시오. " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.01.24

문서 내 토픽

• 1. 명목척도

  명목척도는 자료를 상호 배타적인 범주로 단순 분류하는 방식으로, 범주 간에는 서열적 관계가 없다. 성별, 혈액형, 거주 지역 등이 예시이며, 수리적 연산이 어렵다. 사회복지조사에서 특정 집단의 특성 분류나 집단 간 차이 조사에 유용하다. 예시로는 거주 지역별 복지 시설 이용 차이 연구, 사회복지 기관 유형별 분류 등이 있다.

• 2. 서열척도

  서열척도는 항목들 사이에 순서가 존재하여 높고 낮음을 구분할 수 있지만, 크기의 간격이 균등하지 않다. 대학 학년, 만족도 수준 등이 예시이다. 사회복지조사에서 만족도 조사나 태도 측정에 폭넓게 사용된다. 예시로는 프로그램 참가자 태도 조사(아주 긍정적~아주 부정적), 자원봉사자 활동 역량 구분(상·중·하) 등이 있다.

• 3. 등간척도

  등간척도는 측정값 사이의 간격이 균등하게 설정되어 있어 차이를 정확한 숫자로 표현할 수 있다. 섭씨 온도, 지능지수가 예시이며, 절대적 기준점인 0이 없거나 0이 부재를 나타내지 않는다. 사회복지조사에서 심리적 특성과 태도 변인의 양적 지표화에 활용된다. 예시로는 복지 서비스 만족도 설문(1~10점), 우울감 척도 등이 있다.

• 4. 비율척도

  비율척도는 0이라는 절대적 기준점이 존재하여 0이 측정값의 완전한 부재를 나타낸다. 길이, 무게, 나이, 소득 등이 예시이며, 사칙연산을 자유롭게 수행할 수 있다. 사회복지 영역에서 실제 소득 수준, 월 소비 지출, 서비스 이용 건수 등에 활용된다. 예시로는 저소득층과 중소득층의 월평균 소득 비교, 장애인 복지 프로그램 이용 횟수 등이 있다.

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• 1. 명목척도

  명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 범주형 데이터를 분류하는 데 사용되며, 숫자나 기호로 표현된 범주들 간에는 순서나 크기 관계가 없습니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 국적 등이 명목척도에 해당합니다. 이러한 척도는 단순하지만 실무에서 매우 빈번하게 사용되며, 빅데이터 분석에서도 카테고리 변수로 중요한 역할을 합니다. 명목척도 데이터는 최빈값만 구할 수 있고, 평균이나 표준편차 같은 통계량은 의미가 없다는 점을 이해하는 것이 올바른 분석의 첫걸음입니다.

• 2. 서열척도

  서열척도는 명목척도보다 한 단계 높은 정보를 제공하는 측정 수준으로, 범주들 간에 순서 관계가 존재합니다. 만족도 조사의 '매우 만족', '만족', '보통', '불만족' 같은 응답이나 학점, 순위 등이 서열척도의 예입니다. 이 척도의 장점은 데이터 간의 대소 관계를 파악할 수 있다는 것이지만, 각 범주 간의 간격이 동일하지 않다는 한계가 있습니다. 따라서 중앙값과 최빈값은 구할 수 있지만 평균을 구하는 것은 부적절합니다. 실제 조사 연구에서 매우 자주 사용되는 척도이므로 그 특성을 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

• 3. 등간척도

  등간척도는 범주들 간에 순서가 있을 뿐만 아니라 각 범주 간의 간격이 동일한 측정 수준입니다. 온도, IQ 점수, 만족도 점수 등이 등간척도에 해당합니다. 이 척도의 중요한 특징은 평균과 표준편차 같은 통계량을 계산할 수 있다는 점으로, 이를 통해 더 정교한 통계 분석이 가능합니다. 그러나 절대적인 영점이 없다는 한계가 있어서, 예를 들어 온도 20도가 10도의 두 배 뜨겁다고 말할 수 없습니다. 등간척도는 사회과학 연구에서 광범위하게 사용되며, 많은 심리학적 측정도구들이 이 척도를 기반으로 합니다.

• 4. 비율척도

  비율척도는 네 가지 측정 수준 중 가장 높은 수준으로, 절대적인 영점을 가지고 있어 모든 수학적 연산이 가능합니다. 키, 몸무게, 나이, 소득, 판매량 등이 비율척도의 예입니다. 이 척도의 가장 큰 장점은 데이터 간의 비율 관계를 의미 있게 해석할 수 있다는 것으로, 예를 들어 10kg은 5kg의 두 배라는 표현이 타당합니다. 비율척도 데이터에 대해서는 모든 통계적 분석 기법을 적용할 수 있으며, 기하평균이나 조화평균 같은 고급 통계량도 계산할 수 있습니다. 자연과학과 공학 분야에서 주로 사용되며, 정량적 연구의 기초가 되는 중요한 척도입니다.