level_of_variables
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* 아래는 장기기증에 관한 동기를 재는 척도(measurement)의 예이다. | * 아래는 장기기증에 관한 동기를 재는 척도(measurement)의 예이다. | ||
* 장기기증에 관한 동기(intention)를 측정하기 위해서 3개의 질문을 하고 7개의 선택을 요구하였다 (7점척도). M과 SD는 각각 Mean(산술평균)과 Standard Deviation(표준편차)을 의미한다. | * 장기기증에 관한 동기(intention)를 측정하기 위해서 3개의 질문을 하고 7개의 선택을 요구하였다 (7점척도). M과 SD는 각각 Mean(산술평균)과 Standard Deviation(표준편차)을 의미한다. | ||
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* < | * < | ||
M = 4.69, SD = - 22, alpha = .89 | M = 4.69, SD = - 22, alpha = .89 | ||
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sign an organ donor card. | sign an organ donor card. | ||
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* 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 '' | ||
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* 위와 같은 변수의 종류는 흔히 앞의 머릿글자를 따서 '' | * 위와 같은 변수의 종류는 흔히 앞의 머릿글자를 따서 '' | ||
====== 쌍대비교 척도 ====== | ====== 쌍대비교 척도 ====== | ||
- | * 사물, | + | 사물, |
< | < | ||
것입니다. 각각을 비교하여 더 나은 디자인에는 | 것입니다. 각각을 비교하여 더 나은 디자인에는 | ||
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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. | 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. | ||
- | | + | | |
- | | a | + | | a |
- | | b | + | | b |
- | | c | + | | c |
- | | d | + | | d |
- | | e | + | | e |
- | | .. | + | | .. |
위의 데이터 순서로 보면 D, A, B, E, C의 순서로 UI가 평가되었음을 알 수 있고, 이에 해당하는 점수를 연구자는 부여할 수 있다. | 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. | + | 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. |
- | < | + | |
- | 침착한, (위기상황에도)안정적인, | + | < |
</ | </ | ||
- | 위의 글을 읽으면서 독자가 느꼈듯이 쌍대비교법의 단점은 (1) 비교할 항목 수가 많아지면, | + | 위의 글을 읽으면서 독자가 느꼈듯이 쌍대비교법의 단점은 (1) 비교할 항목 수가 많아지면, |
- | { | + | |
- | {{# | + | |
- | `# ====== | + | |
- | In this case, 문항수 | + | |
- | }}} | + | |
- | (2) | + | |
====== Lickert ====== | ====== Lickert ====== | ||
Line 86: | Line 78: | ||
====== 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. | ||
- | * NOMINAL -- Nominal measures have only the characteristics of exhaustivenss and exclusiveness. Examples include gender, religions, affiliation, | + | |
- | * ORDINAL -- Ordinal measures, on the other hand, represent relatively more or less of the variable. Examples might be social class, conservatism, | + | * ORDINAL -- Ordinal measures, on the other hand, represent relatively more or less of the variable. Examples might be social class, conservatism, |
- | * INTERVAL -- Interval measures, as you guess, provides the distances among attributes. The distances are meaningful, which means the distance between the attributes can be expressed and understood as the unit of the attributes. | + | * INTERVAL -- Interval measures, as you guess, provides the distances among attributes. The distances are meaningful, which means the distance between the attributes can be expressed and understood as the unit of the attributes. |
- | * RATIO -- Ratio measures have the same characteristics as Interval measures do. In addition to that it has a meaningful zero point (or absolute zero), which represent " | + | * RATIO -- Ratio measures have the same characteristics as Interval measures do. In addition to that it has a meaningful zero point (or absolute zero), which represent " |
Why such distinctions? | Why such distinctions? | ||
Line 105: | Line 97: | ||
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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- | CategoryResearchMethods | ||