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[경영통계학] 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.

[경영통계학] 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.
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한컴오피스
최초등록일 2025.07.04 최종저작일 2025.07
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[경영통계학] 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.
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    소개

    [경영통계학] 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    (1)명명척도
    (2)서열척도
    (3)등간척도
    ​(4)비율척도

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    원활하게 데이터를 분석을 하기 위해서는 데이터에 대한 통계적인 분석이 가능하여야한다. 이에 객관적인 척도로 변환하는 작업이 우선적으로 시행되어야 한다. 척도는 측정하고자 하는 대상에 대한 수치화를 위해 사용되는 측정 도구라 할 수 있다. 척도는 이러한 변수들의 성질에 따라서 총 4가지로 분류되는데 우선 변수가 질적인가 혹은 양적인가에 따라서 질적척도 혹은 범주형척도와 양적척도 혹은 연속형 척도로 분류됩니다. 그리고 이러한 질적 척도는 속성 값을 범주로 나타내는가 아니면 순위로 나타내는가에 따라 명목척도와 서열척도로 분류된다. 그리고 양적 척도는 절대적 기준이 되는 영점이 존재하는가 그렇지 아니한가에 따라서 다시 등간척도와 비율척도로 나뉜다. 명목-서열-등간-비율 척도로 진행될수록 이들이 포함하고 있는 정보의 양이 점점 늘어나게 된다.

    참고자료

    · 김영석(2017),사회과학조사방법,나눔
    · 최창현(2020),조사방법론,윤성사
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 명목척도(Nominal Scale)
      명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 이는 단순히 범주를 분류하는 역할을 하며, 숫자나 순서의 의미가 없습니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 국적 등이 명목척도에 해당합니다. 명목척도의 장점은 정성적 데이터를 체계적으로 정리할 수 있다는 점이며, 빈도 분석이나 카이제곱 검정 등의 통계 분석에 활용됩니다. 다만 산술 연산이 불가능하고 평균이나 표준편차를 구할 수 없다는 한계가 있습니다. 현대 데이터 분석에서 명목척도는 여전히 필수적이며, 특히 범주형 데이터 처리에 있어 기본이 되는 개념입니다.
    • 2. 서열척도(Ordinal Scale)
      서열척도는 명목척도보다 한 단계 발전된 측정 수준으로, 데이터 간의 순서 관계를 나타냅니다. 만족도 조사의 '매우 만족', '만족', '보통', '불만족' 같은 등급이나 학점, 순위 등이 서열척도의 예입니다. 서열척도의 강점은 순서 정보를 포함하므로 대소 비교가 가능하다는 점입니다. 그러나 각 범주 간의 간격이 동일하지 않아 산술 연산은 여전히 제한적입니다. 실무에서 서열척도는 설문조사와 만족도 평가에 광범위하게 사용되며, 스피어만 상관계수 같은 비모수 통계 분석에 적합합니다. 데이터의 순서 정보를 활용하면서도 과도한 가정을 피할 수 있어 실용적입니다.
    • 3. 등간척도(Interval Scale)
      등간척도는 서열척도의 특성에 더해 동일한 간격을 가진 측정 수준입니다. 온도(섭씨), IQ 점수, 시험 성적 등이 등간척도에 해당합니다. 등간척도의 주요 특징은 각 단위 간의 간격이 의미 있고 동일하다는 점으로, 이를 통해 덧셈과 뺄셈이 가능합니다. 따라서 평균과 표준편차 같은 기술통계량을 계산할 수 있으며, t-검정 같은 모수 통계 분석도 가능합니다. 다만 절대 영점이 없어 비율 해석이 불가능합니다. 예를 들어 20도는 10도의 2배 뜨겁다고 말할 수 없습니다. 등간척도는 심리학, 교육학, 사회과학 연구에서 매우 중요하며, 많은 실증 연구에서 활용되는 핵심적인 측정 수준입니다.
    • 4. 비율척도(Ratio Scale)
      비율척도는 네 가지 측정 수준 중 가장 높은 수준으로, 절대 영점을 가지고 있습니다. 길이, 무게, 나이, 소득, 판매량 등이 비율척도의 예입니다. 비율척도의 가장 큰 장점은 모든 산술 연산이 가능하고 비율 해석이 가능하다는 점입니다. 예를 들어 10kg은 5kg의 2배라고 명확하게 말할 수 있습니다. 따라서 기하평균, 변동계수 등 모든 통계 분석 기법을 적용할 수 있으며, 가장 강력한 통계 분석이 가능합니다. 비율척도는 자연과학, 공학, 경제학 등 정량적 연구에서 광범위하게 사용됩니다. 데이터의 질이 높고 정보량이 풍부하여 가장 정밀한 분석과 예측이 가능하며, 현대 빅데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다.
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