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Statistics

[Statistics, 통계] 연관성 분석, 척도

by SASBIGDATA김진휘 2013. 10. 14.

일반적으로 연구를 진행할 때, 한가지 변수로만 연구를 하는 경우는 거의 없다.

여러가지 변수를 가지고 연구를 하게 되는데,

여러가지 변수들 간에 어떠한 연관성을 가지고 있는지 확인하는 것이 중요하다.

⊙ 연관성 분석 : 변수들 간의 관계를 파악하는 분석

⊙ 연관성 분석 방법

- 상관분석 : 변수가 등간 척도 / 비율 척도인 경우

- 교차분석 : 변수가 명목 척도 / 서열 척도인 경우

 

☞ 척도는 무엇인가?

☞ 등간, 비율, 명목, 서열은 무엇인가?

⊙ 척도 : 사물이나 사람의 특성을 수량화 하기 위해 체계적인 단위로 숫자를 부여한 것

1. 양적 자료의 척도

① 등간 척도

          자료를 분류, 서열을 결정, 거리 or 간격 부여

          - 양적인 차이 표시 가능

          - 절대적 크기 나타내지 못함(비율의 계산 불가능)

          - 가감(+, -)의 연산 가능

             ex) 온도, 평가점수

② 비율 척도

          절대적 크기 비교 가능, 영점과 값 간의 비율 계산 가능

          - 가장 포괄적인 정보 제공(최상위 수준의 측정척도)

          - 가감승제 연산 가능

          → 10kg은 2kg보다 5배 무겁다 등 해석이 가능

             ex) 거리, 무게, 소득

 

2. 질적자료의 척도

① 명목척도

          순서, 거리 및 절대영점 개념이 없는 척도

          상호 배타적이며 포괄적인 범주 or 계급으로 분류하기 위한 숫자 사용

          - 숫자 자체 의미 없음

             ex) 성별(남:1, 여:2), 종교분류, 지역분류

② 서열척도

          명목척도에 순서 or 서열개념을 부여한 척도

          - 숫자는 속성에 따른 대소관계를 나타냄

          - 숫자크기는 속성의 양적 차이를 나타내지 못함

             ex) 선호도 및 소비자 만족수준

 

⊙ 연관성 분석 방법 계층 구조

연관성 분석은 변수의 척도 별로

* 명목 및 서열 척도일 경우 →  교차분석

* 서열척도일 경우 →  스피어만 서열상관분석

* 등간 및 비율 척도일 경우 제 3변수의 통제 여부에 따라

- 통제하지 않을 시 →  피어슨 상관분석

- 통제할 시 →  편상관분석

이러한 형식으로 연관성 분석 방법 계층 구조로 나눌 수 있다.

 

 

 

 

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