02. 변수와 척도

오랜만에 다시 적어본다(그 동안 너무 바빴어)

다시 집중해서 start!!

 

Prologue. 척도의 구성요건

 

척도(Scale)는 어떠한 현상을 측정하기 위해 만든 일련의 도구를 의미한다.

척도구성은 위에서 언급한 척도를 만드는 것을 의미한다.

 

우리가 사회라는 테두리 안에서 살아갈 때 보이지 않는 규칙을 지키며 살아가는 것처럼, 척도를 구성할 때 역시 척도의 구성요건을 고려해서 척도를 만들어야 한다.

 

[척도의 구성요건]

 

1. 상호배타성 : 각각의 응답범주는 독립적이어야 하며 고유하고 명확한 하나의 속성만 가지고 있어야 한다

(cf>한 문항 안에 세 개의 응답범주가 있다면, 그 세 개의 응답범주는 중복되는 것이 없이 서로 독립적이어야 한다)

[cf2> 귀하의 나이는 어떻게 되십니까? / 10대, 20대, 30대, 40대, 50대, 60대, 70대 이상(O)]

10대, 20대, 30대, 40대, 50대, 노년층(X)]

 

2. 논리적 일관성 : 한 항목 안에 있는 각각의 응답범주들은 논리적으로 연결되어 있어야 하며, 이질적인 것을 포함해서는 안된다

(cf> 귀하의 나이는 어떻게 되십니까? / 10대 20대 30대 40대 50대(O))

/ 10대 20대 30대 초등학교 졸업 40대 (X))

 

3. 포괄성 : 응답자가 한 항목 안에 응답할 수 있는 하나의 적합한 범주가 반드시 있어야 한다

(cf> 30대~50대 직장인 대상의 설문조사 / 귀하의 나이는 어떻게 되십니까? / 30대 40대 50대(O))

10대 20대 60대 70대 이상(X))

 

4. 내적일관성 : 여러 개의 문항은 측정하고자 하는 하나의 개념을 측정해야 한다

(cf> 복지관 이용 만족도를 물어볼 때 / 프로그램 만족도, 이용시간 만족도, 행사 만족도(O))

/ 프로그램 만족도, 경제적 현황, 이용시간 만족도(X)) 

 

 

page 1. 변수별 척도구성 (명목변수)

 

*point- 질적변수(수치의 의미 없음), 통계분석방법-빈도분석, 기술통계, 교차분석 등

 

명목변수는 측정대상의 특성 구분을 위해 대상에 숫자를 부여하는 변수로, 숫자는 질적인 의미를 가지며 숫자 자체가 가지는 본연의 의미는 없는 변수이다.

 

*명목척도의 구성

1. 귀하의 성별은 무엇입니까?               1) 남성                  2) 여성

2. 귀하께서는 어느 지역에 사십니까?      1) 서울   2) 경기도   3) 인천   4) 충청도

3. 귀하께서는 결혼을 하셨습니까?          1) 기혼   2) 미혼   3) 사별 

 

 

page 2. 변수별 척도구성 (서열변수)

 

*point- 측정대상 간의 대소/고저/상하 등에 의한 서열화, 평정척도, 리커트척도, 거트만 척도 

 

서열변수는 측정대상 간 순서를 구성하는 변수로, 서열화를 통해 응답자의 태도/만족도/선호도 등을 측정하는 변수이다. 단, 응답범주 내 서열 간 간격이 동일하지 않고, 절대적인 양의 의미가 존재하지 않는다.

 

*서열척도의 구성

1. 귀하의 생활수준은 어떻게 되십니까?       1) 상       2) 중       3) 하

2. 귀하의 학력은 어떻게 되십니까?             1) 초졸 이하    2) 중졸    3) 고졸    4) 대졸이상

3. 귀하의 복지관 만족도는 어떻게 되십니까?

      1) 매우 불만족      2) 불만족      3) 보통      4) 만족      5) 매우 만족

 

 

*서열척도의 종류

 

1. 총화평정척도(리커트 척도)

 척도의 신뢰성과 타당도를 높이기 위해 수 개의 문항을 하나의 척도로 두고, 응답자의 태도를 측정하는 도구

 

 *장점 : 일관성이 있어 신뢰도가 높음 / 여러 개 문항을 사용해 타당도가 높음 /

           평가가 단순하여 응답자의 자가응답이 가능하여 평가자의 개입을 배제할 수 있음

 *단점 : 전체 모집단을 대표하는 표본 선정이 쉽지 않음 / 일치성의 결여 위험이 있음

 

[리커트 척도 예시]

리커트 척도 예시

 

2. 거트만 척도(척도도식법)

 척도를 구성하는 문항들을 내용의 강도에 따라 일관성 있게 서열을 이루게 구성하여 단일차원적이고 누적적으로 질문을 구성하고 물어보는 척도

 

 *장점 : 질문이 측정대상의 속성에 따라 누적되어 있어 응답결과가 예측가능함

           계량적 작업 없이 쉽게 서열적인 척도화가 가능함

 *단점 : 척도를 구성하는 질문 문항을 일관성 있게 누적적으로 구성하기 어려움

           두 개 이상의 변수를 동시에 측정하는 다차원적 척도 사용이 어려움

 

[거트만 척도 예시]

 

 

page 3. 변수별 척도구성 (등간변수, 비율변수)

 

*point-산술적 계산이 가능(등간변수 : 덧셈, 뺄셈 가능 / 비율변수 : 사칙연산[덧셈/뺄셈/곱셈/나눗셈 가능])

 

등간변수는 속성에 동일한 간격을 가진 순위를 부여하는 변수이다. 등간변수에서의 0의 값은 인위적인 0의 값이라, 곱셈/나눗셈 같은 비율계산은 사용할 수 없다.

 

비율변수는 등간변수가 갖는 특성에 절대적인 0의 값(영점)이 존재하는 변수이다. 따라서 비율변수에서는 모든 사칙연산이 가능하다.

 

*등간변수의 구성

1. 귀하의 학점은 어떻게 되십니까?  1) 0~1.0     2) 1.1~2.0     3) 2.1~3.0     4) 3.1~4.0

2. 귀하의 IQ(지능지수)는 몇입니까?

*상기 문항에서의 0(인위적인 영점)은 절대적인 0(학점이 0이라 해서 아예 모르는 것이 아님/지능지수가 0이라고 지능이 0은 아님)이 아님

 

 

*비율변수의 구성

1. 귀하의 연령은 어떻게 되십니까?  (                  )

2. 귀하의 수입은 어떻게 되십니까?  (                  )

*상기 문항에서의 0은 절대적인 영점임 

 

*등간변수, 비율변수의 종류

 

1. 써스톤 척도

 써스톤 척도는 어떤 사실에 대하여 가장 긍정적인 태도와 가장 부정적인 태도를 나타내는 양 극단을 등간적으로 구분하고, 여기에 수치를 부여하여 등간척도를 구성하는 척도

 

[써스톤 척도 예시]

 

2. 요인척도

 요인척도는 변수 간에 존재하는 상호관계의 유형을 밝히고 상호간에 밀접하게 연관된 변수들의 묶음을 발견하고, 이를 가설적 변수(더 적은 수)-요인들-로 축소시키기 위한 통계적 기법