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1) 명목척도
명목척도(nominal scale)는 분류가 목적인 척도로 대표적인 예가 성별이다. 흔히, 남자는 1의 숫자
를 부여하고 여자는 2의 숫자를 부여한다. 1과 2는 단순히 남자와 여자를 범주화하는 의미의 숫자
이다. 따라서 남자에게 부여하는 숫자는 1이 아닌 그 어떤 숫자가 되어도 무방하다.
명목척도는 가감승제 연산을 사용할 수 없다. 부여된 수치의 의미가 분류의 의미를 가질 뿐이기
때문에 측정대상에 대한 최소한의 정보만을 나타낸다. 따라서 여자를 의미하는 2는 남자를 의미
하는 1의 숫자의 2배 혹은 2-1=1이라는 연산을 사용할 수 없다.
명목 척도의 예) 주민등록번호, 우편번호, 운동선수의 등번호, 지역구분(서울 1, 경기 2, 등) 등
2) 서열척도
서열척도(ordinal scale)는 측정 대상의 분류뿐만 아니라 측정대상을 크기에 따라 순서적으로
배열할 수 있는 측정방법이다. 측정대상의 상대적 크기(강도)를 말할 수 있다.
예를 들어, 달리기에서 1등과 2등, 3등과 같은 순위는 전형적인 서열척도로 1등은 2등보다 더
우수한 수준이라는 것을 말해준다. 혹은 정당에 대한 선호도의 순서로 1, 2, 3으로 측정하였다면,
이 역시 2는 1보다 선호되는 것을 의미하며, 3은 2보다 선호되는 것을 의미한다.
서열척도는 명목척도보다 측정대상에 대해 더 많은 정보를 제공하는 우월한 척도이다. 그러나
서열척도는 '크기의 정도’를 알 수 없다. 즉 '어느 정도 잘했는가’혹은 '얼마나 더 선호하는가’
와 같은 정보를 제공하지는 않는다. 따라서 가감승제 연산을 사용할 수 없다. 등수에서 1+2=3의
의미로 해석할 수 없으며, 선호도에서 3-2=1이라는 등식도 성립하지 않는다.
결국 서열척도에서는 '크다’혹은 '작다’를 말할 수 있지만, '어느 정도 크다 혹은 작다’를 말할
수 없다.
서열척도의 예) 학업석차, 결승점에 도달한 경주마의 순위, 사회계층(상류층, 중류층, 하류층) 등
3) 등간척도
등간척도(interval scale)는 명목척도와 서열척도의 특성을 모두 갖고 있으면서 '크기의 정도’를 말할
수 있는 측정척도이다. 즉, 등간척도로 측정된 자료는 '어느 정도 크다 혹은 작다’를 파악할 수 있다.
등간척도에서는 가감의 연산이 가능하다.
예를 들어, 서열척도에서 1등과 2등의 차이가 어느 정도의 크기인지를 말할 수 없지만, 섭씨온도와
화씨온도와 같은 등간척도의 전형적인 예에서는 크기의 정도를 말할 수 있다. 즉, 10도와 20도의 차이
는 20도와 30도의 차이와 같다. 20-10=30-20과 같은 등식이 성립한다.
또는 20도와 40도의 차이는 10도와 20도와의 차이에 두 배라고 말할 수 있다. 그러나 등간척도는
비율적 의미(없음(無)을 의미하는 절대 영점을 갖지 않기 때문에)를 갖지 않기 때문에 40도는 20도의
두 배 온도라 말할 수 없다. 따라서 승제의 연산이 가능하지 않은 척도이다.
온도는 등간척도이다. 왜냐하면 섭씨가 0도라는 것은 온기가 ‘없다’는 의미가 아니라 물이 어느 지점
을 의미하는 임의적인 수치이기 때문이다.
4) 비율척도
비율척도(ratio scale)는 가장 포괄적인 정보를 제공하는 최상위 수준의 측정척도로 등간척도의
모든 정보를 제공하면서 절대영점을 갖는다.
절대 영점을 가지고 있기 때문에 가감승제의 모든 연산이 가능하다. 길이나 무게 등은 전형적인
형태의 비율척도이다. 4cm는 2cm의 두 배이고 0cm는 길이가 없는 상태를 말한다.
사회과학에서 등간척도와 비율척도를 구분하는 것은 큰 의미가 없다. 왜냐하면 통계분석을 실시
할 때, 간격척도와 비율척도를 구분하여 사용하지 않기 때문이다.
비율척도의 예) 월 소득, 연령, 휘발유 1리터당 주행거리, TV 시청률 등
◈ 측정척도와 통계 분석 방법
측정 척도는 양적 분석을 위한 통계 분석 방법을 결정하기 때문에 중요하다.
즉, 명목척도와 서열척도로 측정된 변인은 비모수통계(nonparametric statistics)를 적용하고,
등간척도와 비율척도로 측정된 변인은 t검증이나 상관관계분석, 변량분석과 같은 모수통계
(nonparametric statistics)를 적용한다.
측정척도는 측정하고자 하는 변인의 속성에 따라 결정되는 것이 아니라 측정하는 방식에 따라
결정되기 때문에 동일한 측정변인에 대해서도 어떻게 측정하였는가에 따라 적용되는 통계 분석
방법이 달라진다. 즉, 학업성취를 성적(점수)으로 측정하였다면 모수통계가 적용되지만, 학업석차
로 측정하였다면 비모수통계가 적용된다.
Tip) 종속 변인의 측정척도 결정
측정척도가 변인을 측정하는 방식에 따라 결정된다는 사실은 연구를 수행하는 과정에서 매우 중요한
의미를 갖는다. 비모수통계에 해당하는 분석 방법을 사용할 것인지 아니면 모수통계에 해당하는 분석
방법을 사용할 것인지의 여부는 자명하다. 비모수통계보다는 모수통계에 해당하는 분석 방법을 사용
하는 것이 통계의 검증력을 높일 수 있고, 보다 더 많은 정보를 얻을 수 있기 때문에 연구자는 모수
통계적 분석 방법을 사용할 수 없는 제한적인 경우에만 비모수통계를 사용해야 한다.
따라서 자료 수집을 하는 단계에서 가능한 모든 경우 변인을 측정할 때, 등간이나 비율척도로 측정
하는 것이 바람직하다.
연구초보자들이 흔히 범하는 실수 중에 하나가 바로 이와 관련된 것이다.
예를 들어, 삶의 만족도에서 남녀 간에 차이가 있는지를 살펴보기 위한 연구에서는 삶의 만족 정도에
대한 두 집단의 평균간 차이가 통계적으로 유의미한지를 살펴보아야 한다. 따라서 종속 변인인 삶의
만족 정도는 평균을 구할 수 있는 등간척도 이상의 척도로 측정되어야 한다. 그럼에도 불구하고 종종
종속 변인을 삶에 대해 만족과 불만족으로 응답하도록 즉, 명목척도로 구성하는 경우가 있다.