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| ====== Level of Variables ====== | ====== Level of Variables ====== |
| Variable의 종류에는 4 가지가 있다. Variable에 대해서 이야기 하기 전에 특성(attributes)에 대한 설명을 먼저 하겠다. 특성이란 변수가 가지는 변인의 범위를 의미한다고 가정한다. 가령 ''성별''이라는 변수는 ''남자''와 ''여자''라는 범위의 범주를 갖는다. 수학시험의 attributes는 0점에서 100점까지의 점수범위라는 범주를 갖는다. | Variable의 종류에는 4 가지가 있다. Variable에 대해서 이야기 하기 전에 특성(attributes)에 대한 설명을 먼저 하겠다. 특성이란 변수가 가지는 변인의 범위를 의미한다고 가정한다. 가령 ''성별''이라는 변수는 ''남자''와 ''여자''라는 범위의 범주를 갖는다. 수학시험의 attributes는 0점에서 100점까지의 점수범위라는 범주를 갖는다. |
| - N. {{anchor:Nominal:Nominal}} | - N. <wrap #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. {{anchor:Ordinal:Ordinal}} | - O. <wrap #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 {{anchor:Interval:Interval}} | - I <wrap #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. {{anchor:Ratio:Ratio}} | - R. <wrap #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. |
| - NOIR | - NOIR |
