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'Sociometry'에 해당되는 글 1

  1. 2014.06.15 13. 척도의 이해 (5)
 

13. 척도의 이해

직무관련/자료수집과 분석기법 | 2014.06.15 00:00 | Posted by 깨비형





1. 질적 자료


○ 질적 자료 : 관측된 값이 몇 개의 범주(category)를 나타내는 문자나 숫자로 표시된 자료를 가리키는 것

▷ 범주형 자료(categorical data)

- 문자로 표시된 자료 : 질적 자료

- 숫자로 표시된 자료 : 구분이 어려움









  1) 명목형 자료(nominal data)


○ 명목형 자료 : 자료 안에 정도의 변화가 없이 단순하게 해당 자료에 숫자를 부여한 것




  2) 순서형(순위형) 자료(ordinal data)


○ 순서형 자료 : 자료 안에 정도의 변화가 있는 것





2. 양적 자료





 1) 이산형 자료


○ 이산형 자료 : 자료에 소숫점이 의미를 가지고 못함



무엇인가를 세는(count) 자료

▷ 교통사건 건수, 보유 차량대수, 일일 방문객 수 등


 2) 연속형 자료


○ 연속형 자료 : 소숫점이 의미를 가짐





3. 질적 자료와 양적 자료를 구분 시 주의사항


무엇을 조사했는지로 질적 자료와 양적 자료를 구분하지 말고, 무엇을 어떻게 조사했는지를 관찰해야 함





4. 척도의 기본유형





  1) 명목척도

○ 각 조사단위가 어떤 속성을 지니고 있는가, 또는 어떤 범주에 속하는가에 따라 분류를 위한 수치 부여로 순서나 크기의 의미가 없음 

ex) 종교, 인종, 성별, 지지정당, 운동선수 등번호


  2) 서열(순서)척도

○ 측정대상간의 순서관계를 밝혀주는 척도

○ 측정대상간에 대소나 높고 낮음 등의 순위 부여가 핵심

○ 분류의 속성은 있으나 속성 간의 간격이 등간격은 아님

○ 가감의 연산도 불가능하다.

ex) 아주좋다 5, 좋다 4, 보통 3, 싫다 2, 아주싫다 1 / 석차


  3) 등간척도

○ 절대 0점은 정의할 수 없음

○ 분류와 서열의 의미를 가지면서 계속되는 수치들의 사이의 거리도 양적으로 똑같은 척도

○ 분석은 범위계산, 평균값, 표준편차 등이 가능

ex) 섭씨온도, IQ 등


  4) 비율척도

○ 등간척도와는 달리 절대 0점을 정의할 수 있음

○ 측정된 두 값 차이뿐만 아니라 두 값의 비도 의미가 있음

○ 절대0점은 0이 없음을 뜻함

 ex) 월소득, 체중, 시간, 가격 등


※ 얻게 되는 정보의 양 : 명목척도 < 순서척도 < 구간척도 < 비율척도



5. 척도의 응용




  1) 평정척도(rating scales)


○ 평가자가 측정대상(주어진 현상, 인물 또는 사물)의 속성이 연속선상의 한 점에 위치한다는 전제에서 일정한 기준에 따라 대상을 평가하고 그 속성을 구별하는 척도

예) 학생의 성적을 A, B, C, D, F 나 수(秀), 우(優), 미(美), 양(良), 가(可)로 평가하는 것과 같은 것


○ 일정한 지시문(instruction), 평정을 위한 척도점으로 구성






○ 장점 및 단점

▷ 장점 : 측정대상을 비교 평가하지 않음, 만들기 쉬움, 응답이 간편, 시간과 비용이 저렴

▷ 단점 : 평가자의 성격, 태도 등의 성향에 따라 편향된 평가가 가능



  2) 리커트 척도(Likert scale)


○ 평정척도의 변형으로, 여러 문항의 개별 응답 점수를 합하여 척도를 구성한다는 의미에서 총화평정척도(summated rating scale)라고도 함

▷ 2점, 3점, 5점, 7점 등의 응답범주로 척도를 구성

 5점 혹은 7점 척도를 널리 사용




○ 장점 및 단점

▷ 장점 : 느낌의 강도를 쉽게 나타낼 수 있음, 처리가 쉬움, 응답자들이 쉽게 응답할 수 있음

▷ 단점 : 구간척도(interval scale)보다는 서열척도(ordinal scale)에 가까움

※ 간격을 나타낼 수 있는 가장 좋은 척도이며, 어떠한 분석도 가능한 척도



  3) 가트만 척도


○ 일차원 척도(unidimensional scale)의 일종이며, 누적척도(cumulative scale)라고도 부름



▷ 질문 강도에 따라 문항 배열이 서열화 ⇒ 약한 강도에 대한 응답자의 응답 결과에 따라 강한 강도의 응답의 예측 가능

▷ 일관성이 없는 질문을 모두 제외하고 가트만 척도를 다시 작성하여 사용하는 것이 바람직 ⇒ 처음부터 문항의 수를 최소한 10개 이상으로 충분히 작성

○ 비 현실적 - 일차원 척도의 성격으로 작성하지만, 응답이 단일 차원의 성질을 지닌다고 가정

복잡한 현상을 단일 차원의 가정으로 측정한다는 것도 어려움

○ 일차원 가트만 척도를 작성하는 일은 매우 어려움



  4) 서스톤 척도(Thurstone Scale)


○ 유사동간척도(equal-appearing interval scale)

▷ 가중치가 부여된 일련의 문항을 나열

▷ 응답자가 각 문항에 찬성/반대 또는 Yes/No를 표시

▷ 응답자가 갖는 척도의 측정값은 응답자가 찬성하는 모든 문항의 가중치를 합해서 평균을 낸 것으로 하는 척도



  5) 어의차별척도(semantic differential scale)


○ 의미분화척도, 의미변별척도라고도 하며, 개념의 의미를 다차원에서 측정하여 태도의 변화를 좀 더 정확하게 파악하기 위해서 고안된 척도

○ 평가 대상이 되는 현상이나 사물과 같은 특정 개념에 포함된 의미를 파악하기 위해 하나의 개념을 주고 몇 개의 차원에서 개념을 평가하는 척도



 몇 개의 차원에 따른 양극화된 형용사들을 짝 지워서 5점 내지 7점 척도로 구성된 문황들로 이루어 짐

○ 평가(evaluation), 능력(혹은 가능성 ; potency), 활동(activity) 요인의 각 차원에서 측정 대상인 특정 개념의 의미를 파악할 수 있어야 함



○ 마케팅 분야 조사에서 널리 활용

○ 측정 개념이 지닌 여러 가지 차원을 세분화하여 그 의미를 파악

○ 평가 개념에 따라 적절한 차원을 새로이 구성하여 작성할 수 있기 때문에 실제로 많은 분야의 설문조사에서 널리 활용

○ 어의차별척도의 장점

▷ 문항을 쉽게 작성할 수 있음

▷ 극단적인 형용사 제시 ⇒ 응답자가 신속하게 응답할 수 있음

▷ 느낌의 강도를 쉽게 측정

▷ 분석이 쉬움



  6) 보가더스 척도(Borgadus scale)


○ 누적척도의 일종으로 주로 인종, 민족 또는 사회계층간 사회심리적 거리감을 측정하기 위해 사용되는 사회적 거리척도(social distance scale)

 응답자가 속하지 않은 다른 사회집단에 속한 대상에 대해 친밀감이나 혐오감 등의 느낌을 측정



○ 결과는 응답자가 각 국민에 대해 생각하고 있는 바를 표시하면 인종간 거리 계수(RDQ ; Racial Distance Quotient)로 계산



○ 보가더스 척도의 단점

▷ 각 척도점간 사회적 거리가 같다고 가정하여 작성되기 때문에 해석 시 한계가 있음

▷ 척도의 용도가 제한적이어서 자주 사용되는 척도는 아님


 ※ 소시오메트리(Sociometry) : 집단내 구성원간의 거리 측정

▷ 집단내의 거리를 측정하는 것

▷ 방법은 대개 소집단 혹은 작은 규모의 지역 공동체에서 사람들 사이의 상호관계⋅상호작용⋅의사소통⋅리더십⋅사기⋅사회적응⋅사회적 지위⋅집단구조 등을 알아보는데 사용

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