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네 가지 변수네 가지 측정의 수준 만들기

"네 가지 변수네 가지 측정의 수준 만들기"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.04.26 최종저작일 2023.04
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네 가지 변수네 가지 측정의 수준 만들기
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    목차

    1.명목측정/명목변수
    2. 서열측정/서열변수
    3. 등간측정/등간변수
    4. 비율측정/비율변수

    본문내용

    1.명목측정/명목변수

    설문 대상자거주 지역
    ex) 당신은 현재 어느 지역에 살고 계신가요?

    1. 서울
    2. 경기
    3. 경남, 전북
    4. 전남, 전북
    5. 부산
    6. 충남, 충북

    사용하는 문제는 명목 규모의 최저 레벨이며, 측정 대상의 특징을 구별하기 위해서 각 영역에 숫자가 할당되어 있는 것을 알 수 있습니다. 조사 중인 문제 변수는 피쳐 간에 정량적으로 해석할 수도, 피쳐 간에 비교할 수도 없습니다. '크냐 작냐'는 양적 의미가 아니라 지역 분류를 위해 주어진 수치이기 때문입니다.

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 명목측정/명목변수
      명목측정은 대상을 범주화하여 구분하는 가장 기본적인 측정 수준입니다. 명목변수는 대상을 서로 구분할 수 있는 범주로 나누며, 각 범주는 서로 배타적이고 독립적입니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 직업 등이 명목변수의 대표적인 예입니다. 명목변수는 단순히 대상을 구분하는 것이 목적이므로 순서나 크기 관계가 없습니다. 따라서 명목변수에 대해서는 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 없으며, 빈도분석이나 교차분석 등의 분석 방법이 주로 사용됩니다. 명목측정은 가장 기본적인 측정 수준이지만, 실제 연구에서 매우 중요한 역할을 합니다.
    • 2. 서열측정/서열변수
      서열측정은 대상을 순서에 따라 구분하는 측정 수준입니다. 서열변수는 대상을 순서에 따라 범주화하며, 각 범주 간에는 순서 관계가 존재합니다. 예를 들어 학력 수준(초등학교 졸업, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학교 졸업 등), 만족도 수준(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족 등)이 서열변수의 대표적인 예입니다. 서열변수는 순서 관계가 있기 때문에 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있지만, 등간변수나 비율변수에 비해 통계적 분석 방법이 제한적입니다. 따라서 서열변수를 분석할 때는 비모수 통계 기법을 주로 사용합니다.
    • 3. 등간측정/등간변수
      등간측정은 대상 간의 간격이 일정한 측정 수준입니다. 등간변수는 대상 간의 간격이 일정하며, 순서 관계와 함께 간격 정보도 가지고 있습니다. 예를 들어 온도, 점수, 나이 등이 등간변수의 대표적인 예입니다. 등간변수는 순서 관계와 간격 정보를 모두 가지고 있기 때문에 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있으며, 다양한 통계 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 따라서 등간변수는 서열변수에 비해 더 강력한 측정 수준이라고 할 수 있습니다.
    • 4. 비율측정/비율변수
      비율측정은 대상 간의 간격과 함께 절대적인 영점이 존재하는 측정 수준입니다. 비율변수는 대상 간의 간격이 일정하며, 절대적인 영점이 존재합니다. 예를 들어 소득, 키, 몸무게 등이 비율변수의 대표적인 예입니다. 비율변수는 등간변수에 비해 더 강력한 측정 수준이며, 평균, 표준편차 등의 통계량을 계산할 수 있고 다양한 통계 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 또한 비율변수는 비교, 순위, 백분율 등의 연산이 가능하다는 특징이 있습니다. 따라서 비율변수는 가장 강력한 측정 수준이라고 할 수 있습니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 데이터 분석에 필수적인 측정 수준의 개념을 쉽고 자세하게 설명하고 있어, 통계 초보자들도 이해하기 쉽습니다. 또한 각 측정 수준의 특징과 적절한 통계 분석 방법을 구체적으로 제시하고 있어 실제 연구에 활용하기 좋습니다.
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