ch 05 - 측정척도의 유형과 내용

개요

• 데이터의 유형에는 크게 4가지가 있다.
  • 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도
• 그중에서 PLS-SEM 분석 시에 필요한 척도는 등간척도와 비율척도이다.
  • 간혹, 범주형 변수의 경우 더미변수(Dummy Variable)로 변환하여 투입하기도 한다.

데이터의 유형

(1) 명목척도

• 범주형 데이터로 측정된 측정대상으로 단순히 범주로 분류하기 위한 목적으로 숫자를 부여한 척도
  • 예시: 성별, 종교, 직업, 혈액형, 만족여부(예/아니오)

(2) 서열척도

• 범주형 데이터로 명목척도의 기능뿐 아니라 각 범주 간의 대소관계, 순위(서열성)에 관하여 숫자를 부여한 척도(수학적 가감승제 계산 안 됨)
  • 예시: 학력, 건강상태 등

(3) 등간척도

• 연속형 데이터로 절대적 영점(Absolute Zero)이 없으며 대상이 갖는 양적인 정도의 차이에 따라 등간격으로 숫자를 부여한 척도(수학적 가감승제 계산 가능)
  • 예시: 온도, 만족도(리커트척도), 충성도(리커트척도), 물가지수, 생산지수 등

(4) 비율척도

• 연속형 데이터로 절대적 영점이 존재하며, 비율계산이 가능한 숫자를 부여한 척도(수학적 가감승제 계산 가능)
  • 매출액, 무게, 가격, 소득, 길이, 부피 등

통계기법의 선택

• 변수의 성격에 따라 다른 통계기법이 선택될 수 있다.

(1) 범주형(종속변수) + 범주형 변수(독립변수)

• 교차분석(카이제곱검증)

(2) 범주형(종속변수) + 연속형 변수(독립변수)

• 판별분석, 군집분석, 로지스틱회귀분석

(3) 연속형(종속변수) + 범주형 변수(독립변수)

• t-검증, 분산분석, 다변량분산분석

(4) 연속형(종속변수) + 연속형 변수(독립변수)

• 상관분석, 회귀분석, 경로분석/구조방정식모델링분석

Reference

신건권. (2018). 석박사학위 및 학술논문 작성 중심의 SmartPLS 3.0 구조방정식모델링. 서울: 청람.