측정과 척도의 개념 및 측정 수준의 특징

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1. 측정의 개념

측정이란 개념적이고 추상적인 이론의 체계에 대하여 지속적으로 관찰함으로써 경험적인 값을 얻어내는 것을 의미하며, 일정한 규칙에 의해 대상, 사건, 상태의 특성에 수치를 부여하는 것이다. 측정의 대상은 주로 사람이나 사물이 지니고 있는 특성 혹은 속성이다. 측정은 객관적인 표현이 가능하고, 정화한 의사소통을 할 수 있게 해주며, 각종 수학적 통계적 기법을 적용할 수 있는 장점을 지닌다.
2. 척도의 개념

척도는 사물의 속성을 구체화하기 위한 측정의 단위를 말하며, 수를 부여하기 위해 단위와 수를 부여하는 규칙이 필요하다. 척도는 측정 수준에 따라 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도로 구성된다.
3. 명목척도

명목척도는 가장 단순하고 초보적인 척도로, 숫자 자체는 단지 속성의 존재와 차이만을 나타내주는 척도이다. 숫자의 크기가 양적 크기를 내포하지 않고 단지 속성들을 구분해주는 단순한 역할을 하며, 통계분석에 있어서 많은 제약을 받는다는 한계를 지닌다. 주로 각 범주가 동질적이면서도 포괄적이고 상호배타적이 되도록 응답지 문항을 구성하는 방식으로 활용된다.
4. 서열척도

서열척도는 대상의 특성에 대한 상대적 위치를 나타내는 척도로, 명목척도와 같이 분류가 가능하고 범주간의 크기나 순위비교가 가능하다. 서열척도에는 평정척도, 총화평정척도, 리커트 척도, 거트만 척도 등이 있다. 서열척도는 수학적 부등호 사용이 가능하나 숫자가 항상 절대적 크기나 양을 의미하지는 않고 단순히 순서를 나타내는 개념으로 활용된다.
5. 등간척도

등간척도는 각 범주 사이의 거리를 계산할 수 있는데, 각 범주에 부여된 숫자는 산술적 크기를 의미한다. 즉 범주 간 얼마나 크고 작은 숫자로 비교할 수 있는지를 파악할 수 있다. 주로 IQ 측정, 심사자가 10점 만점을 기준으로 대상자의 기량을 평가할 때 활용이 가능하다.
6. 비율척도

비율척도는 명목척도, 서열척도, 등간척도를 모두 포함하는 개념으로 0을 포함하고 있으며, 곱셈과 나눗셈이 가능하다. 연령과 수입에 따라 명목척도, 서열척도, 등간척도로 구분할 수 있으며, 비율척도로는 진보(보수) 지수를 0∼100점 수치로 정할 수 있다.
7. 측정의 중요성

측정은 조사연구에 있어 사용된 조사도구가 조사에서 측정하고자 하는 것을 얼마나 충실하게 측정했는지의 타당도에 영향을 주며, 실험, 검사, 조사 등에서 대상을 반복 측정할 경우 얼마나 일치하는 값을 얻을 수 있는지의 신뢰도에 연관된다. 따라서 조사연구에서 가장 필요한 측정도구와 수준이 무엇인지의 반영이 가장 중요하다.

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1. 측정의 개념

측정은 현상을 수량화하여 객관적으로 표현하는 과정입니다. 측정을 통해 현상을 보다 정확하게 이해하고 분석할 수 있습니다. 측정은 과학적 연구에 필수적이며, 의사결정 과정에서도 중요한 역할을 합니다. 측정의 정확성과 신뢰성은 연구 결과의 타당성을 결정하는 핵심 요소입니다. 따라서 측정 방법과 도구의 선택, 측정 과정의 엄밀성 등이 매우 중요합니다.
2. 척도의 개념

척도는 측정 대상의 속성을 나타내는 방법입니다. 척도의 유형에 따라 측정 대상의 특성을 다양하게 표현할 수 있습니다. 척도의 종류에는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 등이 있습니다. 각 척도는 측정 대상의 특성을 나타내는 방식이 다르므로, 연구 목적에 맞는 척도를 선택하는 것이 중요합니다. 척도의 선택은 데이터 분석 방법과 결과 해석에 큰 영향을 미치므로, 연구자는 척도의 특성을 충분히 이해해야 합니다.
3. 명목척도

명목척도는 측정 대상을 범주화하여 구분하는 가장 기본적인 척도입니다. 명목척도는 측정 대상의 속성을 단순히 분류하는 데 사용되며, 순서나 크기 관계를 나타내지 않습니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 직업 등이 명목척도로 측정될 수 있습니다. 명목척도는 범주 간 차이를 비교할 수 있지만, 범주 간 순서나 크기 관계를 나타낼 수는 없습니다. 따라서 명목척도를 사용할 때는 이러한 특성을 고려하여 적절한 통계 분석 방법을 선택해야 합니다.
4. 서열척도

서열척도는 측정 대상의 속성을 순서대로 배열할 수 있는 척도입니다. 서열척도는 측정 대상 간 크기 관계를 나타낼 수 있지만, 그 차이의 크기는 알 수 없습니다. 예를 들어 학점, 선호도, 직급 등이 서열척도로 측정될 수 있습니다. 서열척도는 범주 간 순서 관계를 나타낼 수 있지만, 범주 간 간격이 동일하지 않습니다. 따라서 서열척도를 사용할 때는 이러한 특성을 고려하여 적절한 통계 분석 방법을 선택해야 합니다.
5. 등간척도

등간척도는 측정 대상 간 간격이 동일한 척도입니다. 등간척도는 순서 관계와 간격 관계를 모두 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 온도, 점수, 연령 등이 등간척도로 측정될 수 있습니다. 등간척도는 범주 간 간격이 동일하므로, 범주 간 차이를 정량적으로 비교할 수 있습니다. 따라서 등간척도를 사용할 때는 보다 다양한 통계 분석 방법을 적용할 수 있습니다.
6. 비율척도

비율척도는 측정 대상의 속성을 절대적인 크기로 나타낼 수 있는 척도입니다. 비율척도는 순서 관계, 간격 관계, 그리고 절대적인 크기 관계를 모두 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 길이, 무게, 시간 등이 비율척도로 측정될 수 있습니다. 비율척도는 측정 대상 간 차이를 정량적으로 비교할 수 있을 뿐만 아니라, 절대적인 크기 관계도 나타낼 수 있습니다. 따라서 비율척도를 사용할 때는 가장 다양한 통계 분석 방법을 적용할 수 있습니다.
7. 측정의 중요성

측정은 과학적 연구와 의사결정 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 측정을 통해 현상을 객관적으로 이해하고 분석할 수 있으며, 이를 바탕으로 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 측정은 연구 결과의 타당성과 신뢰성을 확보하는 데 필수적입니다. 따라서 연구자는 측정 방법과 도구의 선택, 측정 과정의 엄밀성 등을 충분히 고려해야 합니다. 측정의 정확성과 신뢰성은 연구 결과의 질을 결정하는 핵심 요소이므로, 측정에 대한 깊이 있는 이해와 관심이 필요합니다.

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