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- N. {{anchor:Nominal:Nominal}} | - N. {{anchor:Nominal:Nominal}} |
* 특성(attributes)에 따라서 변인들을 구분할 수 있는 변수를 의미한다. 특성은 수(number)나 양(volume)의 가치와는 상관이 없다. 성별의 attributes는 ''남성''와 ''여성''으로 구분되며, 이 두 attributes에는 수적 가치가 내재되어 있지 않다. 설령, 연구자가 자의적으로 {''남성'' -> ''0'' | ''여성'' -> ''1''} 이라는 번호를 부여했다고 하더라도, 이 번호는 가치를 나타내기 위한 것이 아니라, 단순히 두 attributes를 구분하기 위한 편의상의 장치일 뿐이다. 따라서 Nominal 변수를 가지고 더하기, 빼기 등의 사칙연산을 시도하는 것은 무의미하다. | * 특성(attributes)에 따라서 변인들을 구분할 수 있는 변수를 의미한다. 특성은 수(number)나 양(volume)의 가치와는 상관이 없다. 성별의 attributes는 ''남성''와 ''여성''으로 구분되며, 이 두 attributes에는 수적 가치가 내재되어 있지 않다. 설령, 연구자가 자의적으로 {''남성'' -> ''0'' | ''여성'' -> ''1''} 이라는 번호를 부여했다고 하더라도, 이 번호는 가치를 나타내기 위한 것이 아니라, 단순히 두 attributes를 구분하기 위한 편의상의 장치일 뿐이다. 따라서 Nominal 변수를 가지고 더하기, 빼기 등의 사칙연산을 시도하는 것은 무의미하다. |
- O. (''Ordinal variable'') | - O. {{anchor:Ordinal:Ordinal}} |
* 3개 이상의 변인을 가지며, 이 변인들이 ''순서''를 가질 때, 이것을 ordinal variable이라고 한다. 가령, 마라톤 주자의 등수를 1등, 2등, 3등, 4등, 5등으로 나누는 것은 1-5등까지의 순서에 의미를 둔 변인의 구분이다. 주의할 점은 각 등간의 가치는 일정하지 않다는 것을 전제로 한다. 즉, ordinal variable을 만족하기 위해서 1등과 2등의 간격이 2등과 3등의 간격과 같아야 할 필요는 없다. | * 3개 이상의 변인을 가지며, 이 변인들이 ''순서''를 가질 때, 이것을 ordinal variable이라고 한다. 가령, 마라톤 주자의 등수를 1등, 2등, 3등, 4등, 5등으로 나누는 것은 1-5등까지의 순서에 의미를 둔 변인의 구분이다. 주의할 점은 각 등간의 가치는 일정하지 않다는 것을 전제로 한다. 즉, ordinal variable을 만족하기 위해서 1등과 2등의 간격이 2등과 3등의 간격과 같아야 할 필요는 없다. |
- I (''Interval variable'') | - I {{anchor:Interval:Interval}} |
* Interval variable이라함은 위의 ordinal variable의 성격을 가지고 있으면서, 각 등간의 가치가 일정한 변수를 의미한다. 보통, 시험의 점수는 각 점수간의 차이가 일정함을 가정하고 0에서 - 0까지의 점수를 부여한다. 따라서, 시험점수에는 순서와 일정한 가치의 등간이라는 의미가 포함되어 있다. 또 다른 예를 들자면, 온도계의 온도가 그렇다. - 도와 5도의 차이는 40도 35도의 차이와 동일하다. | * Interval variable이라함은 위의 ordinal variable의 성격을 가지고 있으면서, 각 등간의 가치가 일정한 변수를 의미한다. 보통, 시험의 점수는 각 점수간의 차이가 일정함을 가정하고 0에서 - 0까지의 점수를 부여한다. 따라서, 시험점수에는 순서와 일정한 가치의 등간이라는 의미가 포함되어 있다. 또 다른 예를 들자면, 온도계의 온도가 그렇다. - 도와 5도의 차이는 40도 35도의 차이와 동일하다. |
* 아래는 장기기증에 관한 동기를 재는 척도(measurement)의 예이다. | * 아래는 장기기증에 관한 동기를 재는 척도(measurement)의 예이다. |
* 위의 문항은 응답자의 의도를 묻는 질문을 하고, 그 ''의미''를 측정하는 것인데, 이는 Osgood에 의해서 개발된 오래된 관행이다. Osgood은 의미를 분별하기 위해서 위와 같은 척도를 개발 사용하고 이 방법의 타당성에 대해서 심도깊은 연구를 하였는데, 그의 연구는 대체로 reliability와 validity가 높은 것으로 인정되고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, Osgood은 이런 종류의 데이터를 수집하고 이를 Factor analysis와 MDS 기법으로 그래프화하여 각 등간의 정도(거리)가 유사함을 설득하였다. 이 방법을 Semantic Differential Measurement라고 한다. 따라서 이와 같은 방법의 문항은 interval 변수를 다루는 것으로 취급한다. | * 위의 문항은 응답자의 의도를 묻는 질문을 하고, 그 ''의미''를 측정하는 것인데, 이는 Osgood에 의해서 개발된 오래된 관행이다. Osgood은 의미를 분별하기 위해서 위와 같은 척도를 개발 사용하고 이 방법의 타당성에 대해서 심도깊은 연구를 하였는데, 그의 연구는 대체로 reliability와 validity가 높은 것으로 인정되고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, Osgood은 이런 종류의 데이터를 수집하고 이를 Factor analysis와 MDS 기법으로 그래프화하여 각 등간의 정도(거리)가 유사함을 설득하였다. 이 방법을 Semantic Differential Measurement라고 한다. 따라서 이와 같은 방법의 문항은 interval 변수를 다루는 것으로 취급한다. |
* 의미를 묻는 질문은 위와 같이 7점 척도일 수도, - 점 척도이거나 5점 척도일 수도 있는데, 일반적으로 그 등간의 수가 4개를 넘으면 (5점척도 이상), 그 변수를 interval한 것으로 인정한다. | * 의미를 묻는 질문은 위와 같이 7점 척도일 수도, - 점 척도이거나 5점 척도일 수도 있는데, 일반적으로 그 등간의 수가 4개를 넘으면 (5점척도 이상), 그 변수를 interval한 것으로 인정한다. |
- R. (''Ratio variable'') | - R. {{anchor:Ratio:Ratio}} |
* Ratio variable은 위의 interval variable의 성격을 물려받으며, 이에 더하여, 이런 종류의 변수가 갖는 ''0''은 참된 ''0''의 의미(무, 없음, nothing-ness)를 갖는다. 주머니 속의 현금에서 현금======0이 의미하는 것은 현금이 없음을 의미하므로 ration variable이라고 할 수 있다. 그러나, 위의 예에서 온도계에 있어서의 0은 온도가 없음을 의미하지는 않으므로 온도는 interval variable이지 ratio variable이 아니라고 하겠다. | * Ratio variable은 위의 interval variable의 성격을 물려받으며, 이에 더하여, 이런 종류의 변수가 갖는 ''0''은 참된 ''0''의 의미(무, 없음, nothing-ness)를 갖는다. 주머니 속의 현금에서 현금======0이 의미하는 것은 현금이 없음을 의미하므로 ration variable이라고 할 수 있다. 그러나, 위의 예에서 온도계에 있어서의 0은 온도가 없음을 의미하지는 않으므로 온도는 interval variable이지 ratio variable이 아니라고 하겠다. |
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