[척도의 종류] 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도
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[척도의 종류] 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도
목차
명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도
1. 명목척도
2. 서열척도
3. 등간척도
4. 비율척도
* 참고문헌
명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도
척도는 이론적으로 여러 가지 기준에 따라 구분이 되는데, 일반적으로 측정의 수준에 상응하는 척도의 기본 형태는 측정가능 정도에 따라 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 등 네 가지로 구분된다. 측정대상의 속성에 따라 적용가능한 척도가 제한되어 있기 때문에 각 척도의 특징을 고려하여 자료의 측정수준에 적합한 분석방법을 활용하여야 한다. 명목, 서열, 등간, 비율척도의 순으로 얻어진 자료가 담고 있는 정보의 양이 많아지며, 보다 고급의 분석방법이 적용될 수 있다.
1. 명목척도
명목측정(nominal measurement)은 측정대상을 단순히 분류하거나 확인할 목적으로 측정대상의 속성에 부호나 수치를 부여하는 것이다. 즉, 측정대상을 분류(classification)하거나 범주화(categorization)하는 것이다. 이는 가장 낮은 수준의 측정으로서, 이러한 수준을 측정하는 측정도구를 명목척도(nominal scale), 그리고 명목척도에 의해 측정되는 변수를 명목변수(nominal variable)라고 한다. 이것은 양적이라기보다는 질적인 것이어서 범주에 부여된 숫자는 수치적 의미가 없는 숫자(numeral)이다.
명목측정의 예로는 대상집단을 종교에 따라 기독교와 불교, 기타로 분류할 때 각각 1과 2, 3으로 표기하여 분류하거나, 운동선수에게 각각 등번호를 부여하는 것을 들 수 있다. 이때 응답범주 1, 2, 3은 단지 그 수치가 분류(구분)를 의미하는 것이지, 3보다 2가, 2보다 1이 더 크다는 것을 의미하지 않는다. 따라서 응답범주들의 순서가 바뀌어도 아무런 의미 변화가 일어나지 않는다.
이처럼 명목척도는 단지 분류 또는 범주를 나타내어 측정대상의 속성들 간의 동질성 여부 등 기본적인 역할을 함에 불과하고, 이들 간의 양적인 대소관계, 정도 또는 밀도 등을 구별하지는 못한다.
명목척도의 실제 사례는 이외에도 성별, 직업, 인종, 지역 등의 분류에 무수히 많이 사용되고 있다. 이러한 명목척도에 의해 수집된 자료는 번도(frequency) 최빈값(mode), 비모수 통계검증(non-parametric statistical test) 등의 통계방법에 의해 분석될 수 있다.
- 참고문헌
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* 참고문헌
사회복지의 이해 : 윤찬영 저, 정민사, 2017
한국 사회복지실천과 복지경영 : 최성균/이준우 저, 파란마음, 2017
사회복지 사례관리 : 이채석 저, 어가, 2017
사회문제와 사회복지 : 최선화, 박광준 외 3명 저, 양서원, 2014
사회복지 행정실무 : 이세형 저, 양성원, 2017
사회복지행정의 이해 : 강종수 저, 학지사, 2019
사회복지서비스 : 한국산업인력공단, 진한엠앤비, 2015
사회복지정책입문 : 김태성 저, 청목출판사, 2018
인간행동과 사회환경 - 고명수/이승현 외 3명 저, 정민사, 2018
지역사회복지와 사회복지시설 : 이병록 저, 청목출판사, 2007
사회복지조사방법론 : 최창현, 황민철 저, 윤성사, 2018
사회복지실천론 : 이영분/김기환 등 저, 동인, 2010
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