1. 척도 scale
- 특성에 숫자를 부여한 것. 남=1, 여=2 등
- 반드시 특성은 숫자 부여
- 통계분석 프로그램은 숫자로 입력되어야 분석이 가능함.
- 문자일 경우, 범주의 특성 파악 어려움.
- 명목/서열/등간/비율 척도 : 명서등비 4가지 척도.
2. 명목척도 = 단순부여.
- nominal s.
- 명목 = 형식적인, 명목상의 사물 분류
- 예) 성별(남/여),
3. 서열척도 (범주형, 명목상+높고낮은 의미 파악 가능)
- ordinal s.
- 예) 학력(초/중/고)
- 단, 초졸보다 중 < 고 < 대 로 학력의 기준으로 의미가 높고낮음을 판단 가능.
- 집단 + 높고 낮음 표현 가능.
4. 등간척도 (수치형)
= interval s.
- 간격이 동일한 척도
- 예) 온도 (어제보다 [10도] 높다오 ㅏ같이 구체적인 수치 표현 가능.
- 온도= 임의로 정의.
5. 비율척도 (수치형)
= ratio s.
- 예) 소득 (300, 250 만원)
- 보기 제시 x, 주관적. (보기와 함께 제시한다면 서열척도가 됨=객관적인 보기 제시)
- 월 소득이 얼마나 되십니까? ( ) 만원 = 비율척도
- 본질적으로 존재하는 수치.
- 과일이 0, 1, 2개 있다. 0은 없다고 말할 수 있음(절대영점)
- 시험에 대한 결과로서 0점을 맞았을 경우, 비율척도에서는 "그 학생은 뇌가 없다"라고 표현되어야 함
6. 자료의 종류 : 질적자료
= 숫자로 되어 있지 않은. Qualitative data.
- 사칙연산, 크다/작다 등 수학적 관계식 사용 불가
- 좋아하는 음식점 등등 - 숫자의 의미가 있는 것이 아니라 단순 분류임.
7. 자료의 종류 : 양적자료
= quantitative data
- 숫자에 의미가 있음.
- 평균, 표준편차를 통하여 기술통계분석 사용.