Ⅱ과목 조사관리와 자료처리_4장 측정의 타당성과 신뢰성_02.변수의 측정_➋측정의 수준과 척도

➋측정의 수준과 척도 측정의 통계적 척도라고도 알려진 측정 수준은 데이터나 변수의 성격과 특성을 설명하기 위해 통계 및 연구 방법론에서 사용되는 개념입니다. 측정 수준은 데이터의 종류와 조작 방법을 기준으로 데이터를 분류합니다. 일반적으로 측정에는 네 가지 주요 수준이 있습니다.
①명목 척도	명목 데이터는 범주 또는 레이블로 구성됩니다. 카테고리 사이에는 고유한 순서나 순위가 없습니다. 모드 및 카이제곱 테스트와 같은 통계 연산을 명목 데이터에 적용할 수 있습니다. 예: 성별(남성, 여성), 색상, 과일 종류.
②순서(서열) 척도	순서형 데이터에는 특정 순서나 순위가 있는 범주가 있습니다. 그러나 범주 간의 간격은 균일하지 않거나 의미가 없습니다. 순서형 데이터에 중앙값, 백분위수, 순위 순서 통계와 같은 통계 연산을 사용할 수 있습니다. 예: 교육 수준(고등학교, 학사, 석사, 박사), 고객 만족도 평가(나쁨, 보통, 좋음, 우수).
③간격(등간) 척도	간격 데이터는 값 사이에 균일한 간격을 갖지만 실제 영점은 없습니다. 덧셈과 뺄셈과 같은 산술 연산은 의미가 있지만 곱셈과 나눗셈은 의미가 없습니다. 일반적인 예로는 섭씨 또는 화씨로 측정된 온도가 있습니다. 간격 데이터에 평균, 표준 편차 및 z-점수를 사용할 수 있습니다.
④비율 척도	비율 데이터는 값과 실제 영점 사이의 간격이 균일합니다. 모든 산술 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)은 의미가 있습니다. 예로는 나이, 키, 체중, 소득, 개수 등이 있습니다. 평균, 중앙값, 표준 편차 등을 포함한 비율 데이터에 대해 광범위한 통계 작업을 사용할 수 있습니다.
통계적 측정 척도의 선택은 데이터 분석을 위한 적절한 통계 기법을 결정하는 데 중요합니다. 다양한 통계 테스트 및 방법이 적합합니다.