[Statistics, 통계] 연관성 분석, 척도

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.