측정과 척도구성

생각해볼 문제:

1) 사회현상을 측정할 수 있는 도구는 어떻게 만들 수 있을까요?
2) 측정은 통계학과 어떠한 관계가 있을까요?

1. 측정이란?

• 측정(measurement)이란 현상이 지니고 있는 추상적(abstract)인 특징을 일정한 규칙에 따라 우리가 경험할 수 있는 구체적(concrete)인 사물인과 연결하는 과정
• 특정한 규칙에 따라 현상에 숫자를 부여하는것
• 추상적인 개념으로 파악한 사회현상의 속성을 구체적인, 즉 우리가 경험할 수 있는 숫자로 나타내는 것

숫자(numeral)

• 부호(1,2,3 or I, II,III)
  수(number)
• 양적인 의미가 부여된 숫자

Cf. 직접측정 vs 간접 측정 온도

2. 측정의 수준

• 측정의 수준 <- 각 기호가 보유하는 정보의 내용에 따라 구분 가능하다
• 다양한 사회현상의 구성을 재는 기본적인 자
• 근원척도의 유형 or 종류

1) 명목척도

• 명목척도(nominal scale)

○ 현상의 속성에 부여된 수가 그 현상의 속성이 어떠한 유형으로 구분되는지만을 알려주는 경우, 이러한 정보만을 가진 자
-> 명목척도의 특징을 가진 자로 잰 수가 제공하는 정보는, 유형(category) 만을 구분, 이렇게 수집된 자료에 적용 가능한 통계분석기법이 제한됨
->사칙연산 무의미
예) 성별

2) 서열척도

• 서열척도(ordinal scale)

○ 사용되는 수가 유목의 구분은 무론 조사현상의 순위정보까지 알려주고 있는자
-> 측정된 수들간의 크기비교는 무의미(수의 크기에 관한 정보는 가지고 있지 않기 때문)

3) 등간척도

○ 사용되는 수가 집단, 순위 및 동등 간격(간격비교)이라고 하는 3종류의 정보를 가지고 있는 자, 즉 척도
예) 상품의 선호도 온도계, IQ 점수, 심리검사점수 등

4) 비율 척도(ratio scale)

○ 사용되는 수에 집단,순서, 동일간격(간격비교)의 3종의 정보에다가 절대적인 0(absolute zero)이라고 하는 정보까지 포함
○ 0이 의미를 가지는 유형의 자
예) 무게, 길이, 소득 매출액, 이자율 시험점수 등

3. 측정과 통계학간의 관계

1) 측정과 통계분석

• 측정과 통계학은 유관한 별개의 학문분야
• 측정
○ 통계분석의 대상이 되는 '수를 공급하는 역할'을 수행
• 통계학
○ 측정에 의해 '공급된 수들간의 관계를 분석'하는 역할 수행
*측정과정에 오류가 있게 되면, 수를 분석하고 해석하는 통계분석에는 필연적으로 오류가 수반됨

2) 사회현상의 연구와 근원척도 유형

• 실제연구에서는 4종류의 근원척도를 모두 사용해서 현상을 측정하고 그 결과를 통계분석하게 되는 것이 일반적

3) 근원척도의 유형과 통계분석기법

• 근원척도(primary scale)가 가진 ㅓㅇ보의 종류와 양이 상이

○ 각 척도를 적용해서 수집된 자료를 분석하는 통계기법도 상이
○ 척도가 제공하고 있는 정보량이 많을수록 분석 ㅏ능성도 높아짐
○ 가능한 많은 정보량을 가진 유형의 척도로 ㅕㄴ상을 측정하는 것이 유리
*논란: 서열척도와 등간척도

• 척도변환(scale transformation): 많은 정보량을 가진 척도를 적은 정보량의 척도로 변환할 수 있지만, 반대 방향의 척도변환은 가능하지 않음

*표본자료의 요약과 평균
• 주어진 표본자료를 일목요연하게 정리하는 것 ->기술통계학의 주된 관심사, 그 중 특히 주어진 자료의 성격을 대표하는 하나의 대표값을 찾는 작읍은 기술통계학에서 가장 기본이 됨
• 대표값으로 흔히 쓰이는 ㅐ념
• 표본평균: 장점은 ㅜ어진 자료를 모두 이용하여 대표값을 구한다, 하지만 터무니 없는 관측치 있을 때는 오히려 중앙값, 최빈값이 바람직할 수 있다.
• 중앙값(median),최빈값(mode) //시험에 나옴
-> 어떤 특정한 기준에 의해 선정된 하나의 관측치를 주어진 표본자료의 대표값으로 간주하기 때문에 다른 귀중한 정보가 손실되는 단점이 있음
• 절사평균: 자료의 양 극단의 관측치는 버리고 중간에 ㅗ여있는 나머지 관측치만을 대상으로 표본평균을 구하는 것, 표ㅛ본평균의 단점을 보완, 극단적인 관측치 나타날 가능성이 높은 경우에 많이 사용됨.