핵심경영경제통계학 chapter.1~6

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본문내용

측정척도는 자료 속에 포함된 정보의 양을 결정하며, 가장 적합한 자료요약 방법과 통계분석 방법을 결정한다.
관찰값의 수는 항상 요소의 수와 같다. 자료항목의 총수는 변수의 수에 관찰값의 수를 곱한값으로 결정된다.
명목척도(nominal scale) : 어떤 변수의 값이 레이블이나 이름과 같은 자료로 요소의 속성을 식별, 수치(숫자 코드)도 활용
서열척도(ordinal scale) : 어떤 변수를 측정한 자료가 명목 자료의 속성을 가지고 있으면서 동시에 순서 또는 순위로서 의미가 있음, 교내 석차처럼 숫자 코드도 활용 ex)아주 좋음-좋음-나쁨-매우 나쁨
등간척도(interval scale) : 어떤 변수를 측정한 자료가 서열척도의 속성이 있으면서 동시에 측정된 값과 값 사이의 간격이 일정한 측정 단위로 표현되어 있음. 항상 숫자로 나타낸다. ex) 점수 620점,550점,470점으로 등급과 순위를 매김. 1은 2보다 70점 더 높고,2는 3보다 80점 더 높음.
비율척도(ratio scale) : 등간척도의 속성과 더불어 두 개 측정값의 비율 또한 의미가 있을 때 사용. 거리, 높이, 무게, 시간과 같은 변수들을 사용. ‘0’값은 그 변수에 대해 아무것도 존재하지 않는 상태. ex) 0값이면 공짜임.

범주형 자료(categorical data) :　특정 범주로 묶을 수 있는 자료. 명목, 서열척도로 측정한다. 정량적 자료에 사용된 계산 방법을 항상 적용은 못함.(할 수 있는 경우는 산술연산)
정량적 자료(quantitative data) :　수량을 나타내는 수치. 등간, 비율척도로 측정한다. 이산적 혹은 연속적 자료이다. ‘얼마나 많이’, ‘얼마만큼’을 측정한다. 산술 연산이 의미가 있다.
범주형 변수(categorical variable)라면, 통계 분석이 다소 제한된다.

참고 자료

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