[통계] 척도(scale)의 네 가지 종류 (명목 nominal/서열 ordinal/등간 interval/비율 ratio)

통계학에서 사용되는 척도(measure)는 데이터의 성질을 측정하거나 설명하기 위한 방법을 제공합니다. 주요한 척도는 다음과 같습니다:

명목 척도 (Nominal Scale)

• 정의: 단순히 카테고리나 라벨로 구분하는 척도입니다.
• 예시: 성별(남, 여), 혈액형(A, B, AB, O) 등
• 수학적 연산: 불가능

서열 척도 (Ordinal Scale)

• 정의: 카테고리 간에 순서가 있는 척도입니다.
• 예시: 학점(A, B, C, D, F), 설문 조사 응답(매우 만족, 만족, 보통, 불만족)
• 수학적 연산: 크기 비교 가능, 그러나 평균이나 표준편차 등을 계산하는 것은 무의미

등간 척도 (Interval Scale)

• 정의: 순서 뿐만 아니라 간격도 동일한 척도입니다.
• 예시: 섭씨 온도, IQ 지수
• 수학적 연산: 덧셈과 뺄셈 가능, 곱셈과 나눗셈은 무의미

비율 척도 (Ratio Scale)

• 정의: 절대 영점이 있는 척도로, 모든 수학적 연산이 가능합니다.
• 예시: 길이, 무게, 시간, 속도 등
• 수학적 연산: 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 모두 가능

기타 척도

• 리커트 척도 (Likert Scale): 주로 의견이나 태도를 측정하는 데 사용되며, 일반적으로 5점 또는 7점 척도로 구성됩니다. (예: 매우 동의, 동의, 중립, 반대, 매우 반대)
• 지수 척도 (Exponential Scale): 지수 함수를 사용하여 측정되는 척도입니다. 일반적으로 빠른 증가나 감소를 표현할 때 사용됩니다.

이러한 척도는 변수의 성질에 따라 적절한 통계적 방법을 선택하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 수준 척도로 측정된 변수는 '모드'를 사용하여 대표값을 찾을 수 있지만, '평균'은 적용할 수 없습니다. 비례 척도의 경우에는 모든 종류의 통계적 연산이 가능합니다.