변수의 척도 : 명목, 서열, 증간, 비율 척도 자세하게 알아보기

데이터 분석을 하다 보면 '척도'라는 용어를 자주 접하게 된다. 척도는 변수를 측정하는 방법이자 수준을 나타내는 개념으로, 어떤 척도를 사용하느냐에 따라 적절한 통계 분석 방법이 달라진다. 이번 글에서는 변수의 척도 중 가장 기본적인 명목, 서열, 등간, 비율 척도에 대해서 알아보고자 한다.

 

1. 명목척도 (Nominal Scale)

명목척도는 가장 단순한 척도로, 대상을 분류하거나 범주화하는 데 사용된다. 숫자는 단순한 이름표 역할을 하며, 숫자 사이의 크기 비교는 의미가 없다.

 

1) 특징

(1) 숫자는 단순한 라벨 역할만 한다.

(2) 숫자 사이의 크기는 비교를 할 수 없다.

(3) 빈도, 비율 계산이 가능하다.

 

2) 명목척도 예시

(1) 성별(남자: 1. 여자: 2)

(2) 국적(한국: 1, 미국: 2, 영국: 3)

(3) 직업(학생: 1, 직장인: 2, 자영업자: 3)

 

2. 서열척도 (Ordinal Scale)

서열척도는 대상 간의 순위나 서열을 나타내는 척도이다. 숫자는 크기의 순서를 나타내지만, 간격은 일정하지 않다.

 

1) 특징

(1) 숫자는 순서를 나타낸다.

(2) 숫자 사이의 간격은 일정하지 않다.

(3) 크기 비교는 가능하지만, 차이의 정도는 알 수 없다.

(4) 빈도, 비율, 중앙값 계산이 가능하다.

 

2) 서열척도 예시

(1) 학생 성적(수, 우, 미, 양, 가)

(2) 제품 선호도(매우 좋음, 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨)

 

3. 등간척도 (Interval Scale)

등간척도는 서열척도의 특징을 가지면서 숫자 사이의 간격이 일정한 척도이다. 하지만 절대적인 0점이 존재하지 않는 것이 특징이다.

 

1) 특징

(1) 숫자는 순서와 간격을 나타낸다.

(2) 숫자 사이의 간격은 일정하다.

(3) 절대적인 0점이 없다.

(4) 빈도, 비율, 중앙값, 평균 계산 가능

(5) 간격의 비율 비교는 불가능(예: 20도가 10도의 2배나 뜨겁다고 할 수 없음)

 

2) 등간척도 예시

(1) 온도(섭씨, 화씨)

(2) IQ테스트 점수

(3) 리커트 척도(1점부터 5점까지의 척도)

 

4. 비율척도 (Ratio Scale)

비율척도는 가장 높은 수준의 척도로, 절대적인 0점이 존재하고, 숫자 사이의 비율 관계가 의미를 가진다.

 

1) 특징

(1) 숫자는 순서, 간격, 비율을 모두 나타냄

(2) 절대적인 0점이 존재한다.

(3) 모든 통계 분석 가능(빈도, 비율, 중앙값, 평균, 표준편차 등)

(4) 비율 비교 가능(예: 20kg은 10kg의 2배 무겁다)

 

2) 비율척도 예시

(1) 나이, 키, 무게, 소득, 거리 등