level_of_measurement
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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 '' | 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 '' | ||
- | - N. ('' | + | - 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 '' | * 특성(attributes)에 따라서 변인들을 구분할 수 있는 변수를 의미한다. 특성은 수(number)나 양(volume)의 가치와는 상관이 없다. 성별의 attributes는 '' | ||
- | - O. ('' | + | - O. <wrap #Ordinal |
* 3개 이상의 변인을 가지며, 이 변인들이 '' | * 3개 이상의 변인을 가지며, 이 변인들이 '' | ||
- | - I ('' | + | - I <wrap #Interval |
* Interval variable이라함은 위의 ordinal variable의 성격을 가지고 있으면서, | * Interval variable이라함은 위의 ordinal variable의 성격을 가지고 있으면서, | ||
* 아래는 장기기증에 관한 동기를 재는 척도(measurement)의 예이다. | * 아래는 장기기증에 관한 동기를 재는 척도(measurement)의 예이다. | ||
Line 15: | Line 15: | ||
7 = Absolutely true | 7 = Absolutely true | ||
- | I have considered the possibility of - _2__3__4__5__6__7 | + | I have considered the possibility of 1__2__3__4__5__6__7 |
becoming an organ donor. | becoming an organ donor. | ||
- | I have been meaning to sign an organ - _2__3__4__5__6__7 | + | I have been meaning to sign an organ 1__2__3__4__5__6__7 |
donor card. | donor card. | ||
- | I do not intend to sign an organ - _2__3__4__5__6__7 | + | I do not intend to sign an organ 1__2__3__4__5__6__7 |
donor card. | donor card. | ||
- | At some time in the future, I plan to | + | At some time in the future, I plan to |
sign an organ donor card. | sign an organ donor card. | ||
</ | </ | ||
- | * 여기서 생각해 봐야 할 점은 위의 문항이 interval의 예로 쓰여졌다는 사실이다. Interval 변수의 가장 큰 특징은 각 등간의 거리가 일정하다는 것인데, | + | * 여기서 생각해 봐야 할 점은 위의 문항이 interval의 예로 쓰여졌다는 사실이다. Interval 변수의 가장 큰 특징은 각 등간의 거리가 일정하다는 것인데, |
* 위의 문항은 응답자의 의도를 묻는 질문을 하고, 그 '' | * 위의 문항은 응답자의 의도를 묻는 질문을 하고, 그 '' | ||
* 의미를 묻는 질문은 위와 같이 7점 척도일 수도, | * 의미를 묻는 질문은 위와 같이 7점 척도일 수도, | ||
- | - R. ('' | + | - R. <wrap #ratio /> |
* Ratio variable은 위의 interval variable의 성격을 물려받으며, | * Ratio variable은 위의 interval variable의 성격을 물려받으며, | ||
- NOIR | - NOIR | ||
* 위와 같은 변수의 종류는 흔히 앞의 머릿글자를 따서 '' | * 위와 같은 변수의 종류는 흔히 앞의 머릿글자를 따서 '' | ||
- | ====== 쌍대비교 척도 ====== | ||
- | 사물, | ||
- | < | ||
- | 것입니다. 각각을 비교하여 더 나은 디자인에는 | ||
- | |||
- | UI-a ( ) :: UI-b ( ) | ||
- | UI-a ( ) :: UI-c ( ) | ||
- | UI-a ( ) :: UI-d ( ) | ||
- | UI-a ( ) :: UI-e ( ) | ||
- | UI-b ( ) :: UI-c ( ) | ||
- | UI-b ( ) :: UI-d ( ) | ||
- | UI-b ( ) :: UI-e ( ) | ||
- | UI-c ( ) :: UI-d ( ) | ||
- | UI-c ( ) :: UI-e ( ) | ||
- | UI-d ( ) :: UI-e ( ) | ||
- | </ | ||
- | |||
- | 이렇게 해서 얻은 데이터는 아래와 같은 값으로 정리될 수 있다. 이 때, 데이터의 추이성(integrity)을 살펴 본 후에 각 행의 값을 더한 값으로 UI에 순서를 메길 수 있다. | ||
- | | User_Interface | ||
- | | a | ||
- | | b | ||
- | | c | ||
- | | d | ||
- | | e | ||
- | | .. | ||
- | |||
- | |||
- | 위의 데이터 순서로 보면 D, A, B, E, C의 순서로 UI가 평가되었음을 알 수 있고, 이에 해당하는 점수를 연구자는 부여할 수 있다. | ||
- | |||
- | 아래의 단어는 성격을 나타내는데 쓰이는 형용사의 군집이다 (n = 162). 이 단어를 쌍으로 주어서 의미가 서로 가까운 순서대로 5-0으로 점수를 메기라고 응답자에게 요구한다면 각 형용사 간의 거리를 (감정적인) 측정하는 방법이 될 것이다. 이와 같은 방법의 측정은 후에 이야기 될 MDS 분석에 자주 사용된다. | ||
- | |||
- | <WRAP box 70% bgcolor=blue> | ||
- | </ | ||
- | |||
- | 위의 글을 읽으면서 독자가 느꼈듯이 쌍대비교법의 단점은 (1) 비교할 항목 수가 많아지면, | ||
- | |||
- | ====== Lickert ====== | ||
- | 특정 대상에 대한 여러 가지 의견 진술문을 응답자들에게 제시하고, | ||
- | See, http:// | ||
- | SA, http:// | ||
- | |||
- | |||
- | ====== Semantic Differential ====== | ||
- | 척도 양 끝에 서로 대칭적/ | ||
- | |||
====== Level of measurement - English ====== | ====== Level of measurement - English ====== | ||
Measurement is the process of assigning numbers to objects in such a way that properties of the objects are reflected in the numbers themselves. There are four different measures. | Measurement is the process of assigning numbers to objects in such a way that properties of the objects are reflected in the numbers themselves. There are four different measures. | ||
Line 97: | Line 52: | ||
As you can see, more information is added into the higher level of measurement. We may think that it would be always better if we use the highest level of measurement -- when we measure a variable. However, many variables used in social research are in fact ordinal, or even nominal -- and sometimes interval. The only convenience for the higher level of measurement is that it can go down. That is, you can use interval variable as nominal variable. You cannot do this in the reversed way, however. The main reason for the distinction is that, as mentioned before, it helps us incorporate statistical methods such as chi-square test, t-test, regression analysis, etc. | As you can see, more information is added into the higher level of measurement. We may think that it would be always better if we use the highest level of measurement -- when we measure a variable. However, many variables used in social research are in fact ordinal, or even nominal -- and sometimes interval. The only convenience for the higher level of measurement is that it can go down. That is, you can use interval variable as nominal variable. You cannot do this in the reversed way, however. The main reason for the distinction is that, as mentioned before, it helps us incorporate statistical methods such as chi-square test, t-test, regression analysis, etc. | ||
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level_of_measurement.1458902361.txt.gz · Last modified: 2016/03/25 19:09 by hkimscil