경영통계학_질적 자료와 양적 자료의 차이를 구분하고 명목, 서열, 등간, 비율척도를 예를 들어 비교 설명하시오

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 질적 자료와 양적 자료의 차이점
2. 척도의 예시 제시
(1) 명목척도(Nominal Scale)
(2) 서열척도(Ordinal Scale)
(3) 등간척도(Interval Scale)
(4) 비율척도 (Ratio Scale)
3. 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 비교

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고 문헌

본문내용

Ⅰ. 서론
척도(Scale)는 특정한 대상의 속성에 단위를 활용하여 정량화하는 과정을 의미하며, g이나 kg, t과 같은 무게의 단위 혹은 mm, cm, m와 같은 길이의 단위, 개수 등 다양한 형태로 이루어진다. 즉, 다양한 이론과 측정을 통해 확인된 개념들을 현실적으로 관찰이 가능하도록 여러 자료와 연결해 주는 과정인 측정을 위해 사용되는 도구를 뜻한다.
자료(Data)는 거리와 무게를 측정하거나 특정한 대상이나 서비스 등과 관련한 만족도 등의 질적 자료와 양적 자료로 나눌 수 있으며, 대상의 다양한 특성을 숫자로 표현할 수 있는 척도를 활용하면 사건이나 현상, 사물 등의 특징을 효과적으로 설명할 수 있다. 따라서 척도는 자료의 특성에 맞게 구성되어야 하는데, 척도는 일반적으로 명목척도와 서열척도, 등간척도와 비율척도로 분류할 수 있다. 이에 본 과제에서는 질적 자료와 양적 자료의 차이를 구분하고 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도를 예를 들어 비교 설명해 보도록 하겠다.


Ⅱ. 본론
1. 질적 자료와 양적 자료의 차이점
자료는 사칙연산의 가능 여부에 따라 질적 자료와 양적 자료로 구분할 수 있다.
첫 번째로 질적 자료는 범주형 자료라고도 하며, 사칙 연산이 불가능하다는 큰 특징이 있다. 질적 자료는 성별이나 혈액형, 직업 등과 같이 범주 간에 순서가 없고 문자로 표현되는 명목형 자료(Nominal Data)와 학점이나 선호도 등과 같이 범주 간에 순서가 있지만 사칙 연산을 할 수 없는 서열형 자료(Ordinal Data)로 나눌 수 있다.
두 번째로 양적 자료는 숫자형 자료라고도 하며, 사칙 연산이 가능하다는 큰 특징이 있다. 양적 자료는 온도나 주가지수 등과 같이 절대 영점이 없고 비율의 의미가 없는 등간 자료(Interval Data)와 키와 몸무게, 제품의 판매량 등과 같이 절대 영점이 있고 비율의 계산이 가능한 비율 자료(Ratio Data)로 나눌 수 있다.

참고 자료

강상욱 외(2014), 「EXCEL, SPSS, R로 배우는 통계학입문」, 자유아카데미.
성태제(2020), 「연구방법론」, 학지사.
이지현(2010), 「경영통계학」, 한올출판사.
김호정(2007), 「순서화 로짓모형(Ordered Logit Model) : 설문조사에 적용되는 척도의 종류」, 국토 통권310호, pp.94-102.