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경영통계학 ) 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오

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한컴오피스
최초등록일 2025.05.29 최종저작일 2025.05
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경영통계학 ) 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오
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    목차

    1. 서론
    2. 본론
    3. 결론
    4. 참고문헌

    본문내용

    오늘날 경영현상은 예측이 어렵고 불확실한 상황 속에 있기 때문에 자료를 수집, 처리, 분석하여 합리적인 의사결정을 위한 정확한 정보가 요구되어진다. 이러한 정보를 얻기 위하여 적절한 절차가 필요한 것이다. 통계분석은 정확한 자료의 수집부터 시작이 된다. 수집된 자료를 여러 분석 방법을 통하여 결론을 도출하고 도출된 결론에 기반해서 정보를 가공한다. 통계는 자료를 수집하는 과정과 수집된 데이터를 처리하는 과정을 모두 포함한다.
    측정이란 설명하고자 하는 연구대상의 속성을 나타내는 개념에 측정도구를 적용하여 수치를 부여하는 작업을 말한다. 남궁근(2021). p.487.
    측정대상의 속성에 수치를 부여할 경우에 일정한 규칙을 따르게 된다. 대상에 수치를 부여하는 규칙이 그 측정의 수준과 측정에서 사용되는 척도의 성격까지 규정을 하는 것이다. 측정의 수준에 따라서 측정결과로 나타나는 숫자의 체계가 기자는 의미가 크게 달라진다.
    척도란 변수를 측정하기 위해 사용되는 도구나 방법을 뜻한다. 변수에 값을 가지게 하기 위하여 사용하는 도구나 방법에 대한 것이 척도인 것이다. 변수를 측정하기 위해서 사용되는 척도는 보통 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도로 나눌 수 있다.

    참고자료

    · 남궁근(2021). 행정조사방법론. 파주: 법문사.
    · 한국행정연구원(2023). 공직생활실태조사 설문지.
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    • 1. 명목척도
      명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 범주형 데이터를 분류하는 데 사용되며, 숫자나 순서의 의미가 없다는 특징이 있습니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 종교 등을 분류할 때 유용합니다. 명목척도의 장점은 복잡한 현상을 단순하게 분류할 수 있다는 점이지만, 통계 분석의 제약이 있다는 단점이 있습니다. 실무에서는 명목척도로 수집한 데이터를 빈도 분석이나 카이제곱 검정 등으로 분석하게 됩니다. 데이터 수집 초기 단계에서 명목척도의 적절한 사용은 이후 분석의 질을 결정하는 중요한 요소입니다.
    • 2. 서열척도
      서열척도는 명목척도보다 한 단계 높은 측정 수준으로, 데이터 간의 순서 관계를 나타냅니다. 만족도, 선호도, 교육 수준 등을 측정할 때 매우 유용합니다. 서열척도의 강점은 순서 정보를 포함하면서도 측정이 상대적으로 간단하다는 점입니다. 다만 범주 간의 간격이 동일하지 않다는 한계가 있어, 평균 계산보다는 중앙값이나 최빈값을 사용하는 것이 적절합니다. 실제 조사 연구에서 리커트 척도가 서열척도의 대표적인 예이며, 비모수 통계 방법을 활용하여 분석합니다. 서열척도는 정성적 정보를 정량화하는 데 효과적인 도구입니다.
    • 3. 등간척도
      등간척도는 범주 간의 간격이 동일한 측정 수준으로, 온도, 지능지수, 시험 점수 등에 적용됩니다. 명목척도와 서열척도의 장점을 모두 가지면서도 더 정교한 통계 분석이 가능합니다. 등간척도의 주요 특징은 절대 영점이 없다는 것으로, 예를 들어 섭씨 0도는 온도가 없다는 의미가 아닙니다. 이로 인해 비율 계산은 의미가 없지만, 평균과 표준편차 같은 기술통계량을 계산할 수 있습니다. 등간척도 데이터는 t검정, ANOVA 등의 모수 통계 방법을 적용할 수 있어 분석의 폭이 넓습니다. 교육 및 심리 연구에서 광범위하게 사용되는 중요한 측정 수준입니다.
    • 4. 비율척도
      비율척도는 가장 높은 수준의 측정 척도로, 절대 영점을 가지며 모든 수학적 연산이 가능합니다. 키, 몸무게, 나이, 소득 등 대부분의 물리적 특성을 측정할 때 사용됩니다. 비율척도의 가장 큰 장점은 완전한 정보를 제공한다는 점으로, 예를 들어 10kg은 5kg의 정확히 2배라는 의미 있는 비교가 가능합니다. 비율척도 데이터는 모든 통계 분석 방법을 적용할 수 있으며, 가장 강력한 통계적 추론이 가능합니다. 실무에서 비율척도로 수집한 데이터는 기술통계, 추론통계, 회귀분석 등 다양한 분석 기법을 활용할 수 있습니다. 데이터의 질과 분석 가능성 측면에서 가장 우수한 측정 수준입니다.
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