4. 변수와 척도
1)변수 : 한의 개념을 대표하는 특성으로서 요인을 구성하고 설명하며 일정한 측정단위로 계량화가 가능한 것
예 학력이 높을수록 소득이 높을 것이다라는 연구가설을 검정하고자 할 경우에 학력과 소득은 변수가 된다.
①독립변수 : 실험에서 원이 되는 변수로 설명변수 또는 원인변수라고도 한다.
②종속변수 : 독립변수의 효과를 평가하기 위해 관찰되는 변수로 결과변수 또는 반응변수라고도 한다.
2)척도
①척도(scale) : 일정한 규칙을 토대로 질적인 자료를 양적인 자료로 전환시키기 위한 도구
②척도의 종류
가. 명목척도 : 관찰대상을 구분할 목적으로 사용되는 척도로서 명칭이나 식별기호 등이 이에 해당된다. 데이터 정보의 수준은 동일성(일치 또는 불일치) 정도의 정보만 제공하기 때문에 가장 적은 정보의 양을 제공한다. 예를 들면, 운동선수의 등번호, 성별 및 직업구분 등 인구 통계학적 특성이 대부분 이에 속한다.
예) 귀하의 성별은 무엇입니까.
①남자 ②여자
*카이제곱 검정 통계기법을 사용할 수 있다.
나. 서열척도 : 관찰대상의 양의 대소나 강약의 순서관계를 구별하는 것으로 순위, 등급, 선호도 등이 이에 해당된다. 즉 속성 간의 순서(서열) 관계를 밝혀주는 척도이다.
예) 귀하가 가장 좋아하는 역대 대통령을 순서대로 기입해 주십시오.
①이승만 ②박정희 ③전두환 ④노태우 ⑤김영삼 ⑥김대중 ⑦노무현
*순위상관, 프리드만 분산분석 통계기법을 사용할 수 있다.
다. 등간척도 : 속성에 대한 순위를 부여하되 순위 사이의 간격이 동일한 척도로서 리커드 5점 척도와 7점 척도가 대표적이다. 등 간척도는 해당 속성이 전혀 없는 상태인 절대 영점이 존재하지 않으나 비율척도는 절대영점이 존재한다.
예) 귀하는 민원행정서비스에 대하여 만족하십니까?
①전혀 그렇지 않다. ② 그렇지 않다 ③ 보통이다 ④그렇다 ⑤매우 그렇다
*적률상관분석, t-검정, 분산분석, 상관분석, 요인분석, 그리고 회귀분석과 같은 통계기법을 사용할 수 있다.
라.비율척도 : 변수가 지닌 속성의 서열과 숫자 간의 간격이 동일하다는 등간척도의 속성 외에 절대 영점이 존재하는 척도를 의미한다. 비율척도는 측정대상을 아무것도 존재하지 않는 ‘0’을 기준으로 측정하기 때문에 비율계산이 가능하다. 예를 들면, 소득, 무게 , 길이, 시간, 학점 등을 측정할 때 사용할 수 있다.
--> 명목척도와 서열척도는 질적 척도 혹은 이산형/범주형 척도라고 하고 등간 척도와 비율척도는 양적 척도 또는 연속형 척도라고 한다.