03. 통계 개념 : 척도

 

척도란?

Raw Data를 통계학적으로 분석하기 위해서는 동영상, 이미지 등 숫자로 표현되어있지 않은 Data도

숫자로 표현할 수 있어야함. 

그러기 위해 척도를 사용하는데 

척도란 특성을 통계상의 수로 표현하기 위해 체계적으로 그 속성에 숫자를 부여한 것임.

Raw Data 대상에 "단위"를 부여하는 것.

척도는 크게 범주형 자료, 연속형 자료로 구분됨

 

 

범주형 자료

범주형 자료는 명목, 순위 척도로 분류가 됨.

명목 척도 (Nominal Scale)

이름뿐인 척도

숫자로 표현될 수 있지만 수량적인 의미를 갖지 않고 범주(카테고리)를 구분하는 용도

예 : 성별 (남/여), 학벌 (초/중/고/대), 거주 지역

 

순위 척도 (Ordinal Scale)

관찰대상이 지니는 속성에 따라 순위를 결정하는 척도

어떠한 속성에 대한 우열에 대해서 판단 할 수는 있지만 이건 단순 순위일뿐

예 : 전교 1,2,3, 등이 있으면 순위는 의미가 있지만 1,2,3 등의 성적은 의미가 없음

 

 

 

연속형 자료

연속형 자료는 등간, 비율 척도로 구분됨.

 

등간 척도 (Interval Scale)

속성을 평가할 수 있는 균일한 간격을 두고 측청하는 척도

사칙연산을 사용해서 비교 가능

해당 속성이 없는 절대 영점이 없음

예 : 섭씨 온도

비율 척도 (Ratio Scale)

절대 영점이 있는 등간척도

사칙연산이 가능, 평균 계산도 가능

예 : 무게(0kg), 시간(0시), 거리(0km)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

참고

drhongdatanote.tistory.com/8?category=648822