경영통계학: 자료의 종류와 측정척도

문서 내 토픽

1. 질적 자료와 양적 자료

질적 자료는 숫자로서의 의미를 갖지 않는 자료로 성별, 거주지역, 혈액형 등 범주를 나타낸다. 양적 자료는 숫자로서의 의미를 가지며 연산과 비교가 가능하다. 양적 자료는 개수를 셀 수 있는 이산형 자료와 셀 수 없는 연속형 자료로 구분된다. 두 자료의 차이는 값이 숫자로서의 의미를 지니는지 여부에 있다.
2. 명목척도와 서열척도

명목척도는 대상을 분류하되 척도값이 명목상의 의미만 가지며 숫자로서의 의미는 없다. 예시로 성별 조사에서 여성은 1, 남성은 2로 부여된다. 서열척도는 척도값이 순위로서의 의미를 가지며 척도값을 비교할 수 있다. 프로야구 순위가 예시이며, 비교는 가능하지만 숫자로 연산할 수 없다.
3. 등간척도와 비율척도

등간척도는 척도값 사이의 간격이 균등하여 숫자로서의 의미를 가진다. 온도가 예시이다. 비율척도는 절대적인 영점을 가지고 있어 모든 사칙연산이 가능하다. 무게(0kg)가 예시이다. 명목척도와 서열척도는 질적 척도, 등간척도와 비율척도는 양적 척도이다.
4. 척도의 정보수준 비교

명목척도는 범주 정보만 포함한다. 서열척도는 범주 정보와 순서 정보를 포함한다. 등간척도는 범주, 순서, 상대적 크기 정보를 포함한다. 비율척도는 이 모든 정보에 더하여 절대적 크기 정보까지 포함하여 가장 많은 정보를 담고 있다.

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1. 질적 자료와 양적 자료

질적 자료와 양적 자료는 연구에서 상호보완적인 역할을 합니다. 양적 자료는 수치로 표현되어 통계분석과 일반화가 용이하며, 객관성과 재현성이 높습니다. 반면 질적 자료는 현상의 깊이 있는 이해와 맥락을 제공하여 '왜'라는 질문에 답합니다. 현대 연구에서는 혼합방법론이 강조되고 있으며, 두 자료 유형을 적절히 결합하면 더욱 포괄적이고 신뢰할 수 있는 연구결과를 도출할 수 있습니다. 연구 목적과 질문에 따라 어느 자료 유형이 더 적합한지 신중히 선택해야 합니다.
2. 명목척도와 서열척도

명목척도와 서열척도는 범주형 자료를 측정하는 기본적인 척도입니다. 명목척도는 단순히 분류만 가능하여 정보수준이 가장 낮지만, 성별, 종교, 지역 등 질적 특성을 측정할 때 필수적입니다. 서열척도는 명목척도의 기능에 순서 관계를 추가하여 정보수준이 높아지며, 만족도, 선호도 등을 측정할 수 있습니다. 두 척도 모두 통계분석에 제약이 있어 빈도분석, 교차분석 등 제한된 방법만 사용 가능합니다. 연구 설계 시 측정하려는 변수의 특성을 정확히 파악하여 적절한 척도를 선택하는 것이 중요합니다.
3. 등간척도와 비율척도

등간척도와 비율척도는 연속형 자료를 측정하는 고수준의 척도로, 통계분석의 폭이 매우 넓습니다. 등간척도는 동일한 간격을 가지지만 절대적 영점이 없어 온도, 지능지수 등을 측정하며, 덧셈과 뺄셈은 가능하지만 곱셈과 나눗셈은 의미가 없습니다. 비율척도는 절대적 영점을 가져 모든 수학적 연산이 가능하며, 키, 무게, 소득 등 대부분의 물리적 특성을 측정합니다. 비율척도가 가장 높은 정보수준을 제공하므로 가능하면 비율척도로 측정하는 것이 바람직합니다. 두 척도 모두 모수통계 방법을 적용할 수 있어 분석의 유연성이 높습니다.
4. 척도의 정보수준 비교

척도의 정보수준은 명목척도 < 서열척도 < 등간척도 < 비율척도 순서로 증가합니다. 정보수준이 높을수록 더 많은 통계분석 방법을 적용할 수 있으며, 더 정확한 결론을 도출할 수 있습니다. 그러나 높은 수준의 척도가 항상 최선은 아니며, 연구 목적과 측정 대상의 특성에 따라 적절한 척도를 선택해야 합니다. 낮은 수준의 척도로 측정한 자료를 인위적으로 높은 수준으로 변환하면 정보 손실이 발생합니다. 반대로 높은 수준의 척도로 측정한 자료는 필요시 낮은 수준으로 변환 가능합니다. 따라서 측정 설계 단계에서 신중한 척도 선택이 연구의 질을 결정하는 중요한 요소입니다.

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