시장조사론의 척도(Scale) 개념과 프로야구팀 선호도 분석

문서 내 토픽

1. 명명척도(Nominal Scale)

명명척도는 조사대상의 속성과 범주를 구분하는 것을 주 목적으로 하는 척도로, 측정수준에서 가장 낮은 수준입니다. 순서나 거리 및 원점의 개념을 포함하지 않으며, 숫자로 변환해도 순서나 크기의 의미가 없습니다. 변수들 간의 사칙연산이 의미가 거의 없으며, 단순한 분류나 구분을 위한 기호에 불과합니다. 프로야구팀 선호도 예시로는 '당신이 인지하고 있는 프로야구팀은 무엇입니까?'라는 질문에 SSG, 키움, LG, KT, KIA, NC, 삼성, 롯데, 두산, 한화 중 선택하는 것이 해당됩니다.
2. 서열척도(Ordinal Scale)

서열척도는 조사대상이 가진 속성의 크기를 측정하여 서로간의 순서와 서열을 파악하는 척도입니다. 명목척도의 분류 기능과 함께 1등, 2등, 3등처럼 순위를 측정할 수 있으나, 각 순위 간의 간격이 동일하지 않다는 단점이 있습니다. 사회과학에서 가장 많이 사용되며 태도, 선호도, 사회계층 파악에 활용됩니다. 프로야구팀 예시로는 '당신이 가장 선호하는 프로야구팀은?'이나 '올해 성적의 만족도는? (매우 만족하지 않음~매우 만족함)'과 같은 질문이 해당됩니다.
3. 등간척도(Interval Scale)

등간척도는 서열척도의 정보뿐만 아니라 조사대상의 상대적인 크기 차이도 함께 측정 가능한 척도입니다. 각 범주 사이의 거리가 일정하여 더하기와 빼기가 가능하지만, 절대 0점이 없어 곱하기와 나누기는 불가능합니다. 지능지수(IQ), 사회지표, 물가지수, 온도 등의 측정에 주로 사용됩니다. 프로야구팀 선호도 예시로는 '당신이 선호하는 프로야구팀을 자랑하는 편이다 (전혀 아니다~매우 그렇다)'와 같은 리커트 척도가 해당됩니다.
4. 비율척도(Ratio Scale)

비율척도는 4가지 척도 중 가장 많은 정보를 제공하는 척도로, 분류, 순위, 상대적 크기뿐만 아니라 절대적 기준을 통한 비율 정보를 포함합니다. 절대 0점이 존재하여 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기 모두 가능합니다. TV 시청률, 신문구독률, 저축금액, 투표율, 가격, 연령, 무게 등이 예시입니다. 프로야구팀 선호도 예시로는 '올해 홈구장을 찾은 횟수는 몇 번인가?'나 '일주일에 온라인으로 시청하는 시간은?'과 같은 질문이 해당됩니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 명명척도(Nominal Scale)

명명척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 이 척도는 범주형 데이터를 분류하는 데 사용되며, 숫자나 기호를 단순히 라벨로 활용합니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 국적 등을 구분할 때 효과적입니다. 명명척도의 장점은 구현이 간단하고 직관적이라는 점이지만, 수학적 연산이 불가능하다는 한계가 있습니다. 현대 데이터 분석에서 명명척도는 여전히 광범위하게 사용되며, 머신러닝의 범주형 변수 처리에서도 중요한 역할을 합니다. 다만 명명척도 데이터를 분석할 때는 빈도 분석이나 카이제곱 검정 같은 적절한 통계 기법을 선택해야 합니다.
2. 서열척도(Ordinal Scale)

서열척도는 데이터 간의 순서 관계를 나타내는 중요한 측정 수준입니다. 만족도 조사, 학점, 순위 등에서 광범위하게 활용되며, 명명척도보다 더 많은 정보를 제공합니다. 서열척도의 강점은 순서 정보를 보존하면서도 비교적 간단한 구조를 유지한다는 점입니다. 그러나 척도 간 간격이 동일하지 않다는 근본적인 제약이 있어, 평균 계산이나 표준편차 같은 모수 통계 기법을 직접 적용할 수 없습니다. 실무에서는 중앙값이나 사분위수 같은 비모수 통계를 사용하는 것이 적절합니다. 서열척도는 사용자 경험 평가나 품질 등급 판정 같은 실제 응용에서 매우 유용합니다.
3. 등간척도(Interval Scale)

등간척도는 척도 간 간격이 동일하다는 특성으로 인해 더 정교한 통계 분석을 가능하게 합니다. 온도, IQ 점수, 시험 성적 등이 대표적인 예입니다. 등간척도의 주요 장점은 평균, 표준편차 같은 모수 통계를 적용할 수 있다는 점으로, 이를 통해 더 깊이 있는 데이터 분석이 가능합니다. 그러나 절대적인 영점이 없다는 한계가 있어, 비율 계산은 의미가 없습니다. 예를 들어 섭씨 20도가 10도의 두 배 따뜻하다고 말할 수 없습니다. 등간척도는 사회과학 연구에서 광범위하게 사용되며, 리커트 척도 같은 설문 도구에서도 자주 활용됩니다. 데이터 분석 시 등간척도의 특성을 정확히 이해하는 것이 중요합니다.
4. 비율척도(Ratio Scale)

비율척도는 네 가지 측정 수준 중 가장 정보량이 풍부하고 강력한 척도입니다. 절대적인 영점을 가지고 있어 모든 수학적 연산과 통계 기법을 적용할 수 있습니다. 길이, 무게, 시간, 소득 등이 비율척도의 전형적인 예이며, 이들은 비율 비교가 의미 있습니다. 비율척도의 가장 큰 강점은 완전한 정보 보존과 최대의 분석 유연성입니다. 모수 통계뿐만 아니라 기하평균, 조화평균 같은 고급 통계도 적용 가능합니다. 그러나 비율척도 데이터를 수집하는 것이 다른 척도보다 더 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 현대 데이터 과학에서 비율척도는 정량적 분석의 기초를 이루며, 머신러닝 모델 개발에서도 중요한 역할을 합니다.

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