674 단어
3 분
자료의 척도 수준(Scale level)
자료의 척도(Scale level)는 데이터가 어떤 의미를 가지는지, 그리고 어떤 통계/연산이 가능한지를 정하는 기준입니다.
1. 질적척도(Qualitative / Categorical)
질적척도는 값을 숫자로 적더라도 크기(대소) 자체에 의미가 없고, “분류”가 핵심인 척도입니다.
1) 명목척도(Nominal)
대상을 단순히 이름/범주로 구분하는 척도입니다.
범주 사이에 순서도, 간격도 의미가 없습니다.
- 가능한 연산/통계: 빈도, 비율, 최빈값(mode)
- 예시: 성별, 혈액형(A/B/O/AB), 거주지역, 진료과, 질병 유무(예/아니오)
2) 순서척도(Ordinal, 서열척도)
범주로 구분하면서, 범주 사이의 순서(서열) 비교가 가능한 척도입니다.
다만 단계 사이의 간격이 동일하다고 보장할 수는 없습니다.
- 가능한 연산/통계: 순위 비교(>, <), 중앙값(median), 사분위수, 순위 기반 분석
- 예시: 만족도(매우불만
매우만족), 통증 정도(약중강), 등급(AD), 우선순위(상/중/하)
2. 양적척도(Quantitative / Numerical)
양적척도는 관측값이 **숫자 자체로 의미(크기·간격)**를 가지며, 산술 연산이 가능합니다.
1) 구간척도(Interval, 등간척도)
값 사이의 간격이 동일한 척도입니다.
하지만 절대적 0(완전한 ‘없음’) 이 아니므로 “몇 배” 같은 비율 비교는 의미가 없습니다.
- 가능한 연산/통계: 덧셈/뺄셈, 평균(mean), 분산/표준편차 등
- 예시: 섭씨/화씨 온도, IQ 점수, (일부 경우) 연도/날짜(예: 2020년-2010년=10년)
2) 비율척도(Ratio)
구간척도의 성질을 모두 가지면서, 절대적 0이 존재하는 척도입니다.
(0이 “측정하려는 속성이 전혀 없음”을 의미)
- 가능한 연산/통계: 사칙연산 모두, “몇 배” 비교 가능
- 예시: 키/몸무게, 나이, 소요시간, 거리, 수입, 심박수, 혈당 수치, 검사 수치(대부분)
자주 나오는 포인트(시험/실무)
- 5점 척도(매우불만~매우만족)는 보통 순서척도 로 봅니다(간격이 같다고 단정하기 어려움).
- “0의 의미”가 중요합니다. 예를 들어 섭씨 0도는 “온도가 없다”가 아니므로 구간척도 입니다.
- 비율척도는 “몇 배” 비교가 가능하지만, 구간척도는 차이만 비교 가능합니다.
자료의 척도 수준(Scale level)
https://fuwari.vercel.app/posts/자료의-척도-수준-scale-level/