[1. 측정수준에 따른 척도 4가지]
측정수준은 변수의 특성에 따라 나누어진 것으로, 이를 이해하기 위해 몇 가지 척도를 살펴보겠습니다. 측정수준에는 명목척도, 서열척도, 간격척도, 비율척도가 있습니다.
- 명목척도(Nominal Scale)
- 명목척도는 단순히 구분하기 위한 척도입니다. 각 항목 간에 어떠한 순위나 순서가 없으며, 서로 구분하기 위한 목적으로 사용됩니다.
- 예시: 성별 (남성, 여성), 혈액형 (A형, B형, AB형, O형)
- 서열척도(Ordinal Scale)
- 서열척도는 명목척도의 특성에 더해, 항목 간에 상대적인 순위 또는 서열이 부여되는 척도입니다.
- 예시: 올림픽 메달 순위 (금메달, 은메달, 동메달), 학력 수준 (초졸, 중졸, 고졸)
- 간격척도(Interval Scale)
- 간격척도는 서열척도의 특성에 더해, 간격의 크기가 동일한 척도입니다. 그러나 절대적인 제로 포인트는 없습니다.
- 예시: 온도 (섭씨 0도는 절대적인 온도 0이 아니며, 10도와 20도의 간격은 동일하지만 0도는 온도의 부재를 나타내지 않음)
4. 비율척도(Ratio Scale)
- 비율척도는 간격척도의 특성에 더해, 절대적인 제로 포인트가 있는 척도입니다. 즉, 어떤 변수가 0인 경우 해당 변수가 존재하지 않음을 나타냅니다.
- 예시: 키, 몸무게, 소득
수량의 의미로 나누면, 명목척도와 서열척도는 순서 또는 크기에 대한 양적인 의미를 갖지 않습니다. 간격척도는 크기의 차이를 비교할 수 있지만, 절대적인 영점이 없어 비율의 개념이 적용되지 않습니다. 비율척도는 크기와 함께 비율도 의미하기 때문에 가장 많은 양적 정보를 제공합니다.
[2. 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별하여 설명]
측정수준에 따른 척도는 명목척도, 서열척도, 간격척도, 비율척도로 나눌 수 있습니다. 각각의 척도를 수량의 의미를 기준으로 두 가지로 대별하여 설명하겠습니다.
- 명목척도(Nominal Scale)
- 수량의 의미: 명목척도는 범주 간에 구분을 나타내는 정도로, 범주들 간에 어떠한 순서나 크기의 의미가 없습니다.
- 예시: 성별, 혈액형 등. 이 범주들은 구분만 가능하며, 어떤 범주가 다른 범주보다 크거나 작다는 의미가 없습니다.
- 서열척도(Ordinal Scale)
- 수량의 의미: 서열척도는 범주 간의 상대적인 순서를 나타내지만 간격이나 비율의 의미는 없습니다.
- 예시: 학점(A, B, C), 경기 순위 등. 범주들 간에 크기 차이가 있지만 그 크기의 정도가 얼마나 큰지 알 수 없습니다.
3. 간격척도(Interval Scale)
- 수량의 의미: 간격척도는 범주 간의 순서를 나타내며, 간격의 크기도 의미가 있습니다. 그러나 절대적인 0점이 없습니다.
- 예시: 섭씨 온도, 토익 점수 등. 0점은 해당 속성이 없음을 의미하며, 온도나 점수 간의 간격은 동일하지만 비율은 의미가 없습니다.
4. 비율척도(Ratio Scale)
- 수량의 의미: 비율척도는 범주 간의 순서, 간격, 비율 모두 의미가 있는 척도입니다. 절대적인 0점이 있습니다.
- 예시: 키, 몸무게, 소득 등. 0점이 있는데, 이는 해당 속성이 전혀 존재하지 않음을 의미하며, 비율 또한 의미가 있습니다.
이처럼 측정수준에 따라 척도의 특성과 수량의 의미가 달라지므로, 연구나 조사를 할 때 어떤 척도를 사용할지 신중히 결정해야 합니다.
