측정 수준의 정의

변수가 취할 수 있는 특성은 측정 수준으로 알려져 있으며 명목, 순서, 간격 및 비율의 네 가지가 있습니다. 처음 두 개는 범주형 변수라고도 하며, 마지막 두 개는 양적 변수로 간주됩니다.

모든 과학의 본질적인 특징 중 하나는 연구 대상이 갖고 있는 속성을 정량화하는 것입니다. 물체의 질량은 얼마나 됩니까? 모든 의약품에는 얼마나 많은 화합물이 필요합니까? 특정 질병에 걸린 환자에게는 몇 번의 약물 투여가 필요합니까? 물체가 특정 속도를 얻으려면 얼마나 많은 힘이 필요합니까? 앞서 설명한 요소의 측정은 상대적으로 간단하지만 유형적이고 객관적인 요소이기 때문에 사회 과학에서는 연구 대상이 다소 주관적인 경향이 있으므로 측정이 약간 다를 수 있습니다. 복잡한; 사람이 혈액 1리터당 몇 단위의 포도당을 가지고 있는지 판단할 수 있는 의사와 달리, 당뇨병 환자의 경우, 심리학자들은 환자가 얼마나 많은 단위의 우울증이나 불안을 겪고 있는지 판단할 수 없습니다. 사람. 그러나 위의 내용은 심리학에서는 절망적으로 들리지만 실제로는 다음과 같은 작업을 수행하는 것이 가능합니다. 수준이라고 알려진 것을 특성화하는 일련의 규칙을 기반으로 하는 객관적이고 체계화된 측정입니다. 측정.

측정 수준을 알아보기 전에 먼저 '측정'이라는 개념을 이해할 필요가 있습니다. 측정은 정성적이든 정량적이든 관계없이 모든 연구의 고유하고 필수적인 프로세스입니다. 미리 설정된 일련의 규칙에 따라 개체에 값이나 속성을 할당하는 프로세스입니다. 측정이란 어떤 물체나 주체가 소유한 속성의 크기를 추정하는 과정입니다. 미터법 또는 도구(사회 과학에서 이러한 도구는 일반적으로 척도, 목록 또는 도구입니다. 설문지). 속성에 관해 이야기할 때 우리는 연구 대상의 관찰 가능한 측면이나 특성을 언급한다는 점을 언급할 필요가 있습니다. 마지막으로, 측정은 특성의 정량화에만 국한되지 않고, 특성의 평가, 즉 나타나는 유사점과 차이점도 포함합니다.

공칭 측정 수준

이는 존재할 수 있는 가장 기본적인 수준이며 속성을 하나 이상의 그룹으로 분류하는 것과 관련됩니다. 최소한 두 개의 카테고리가 필요합니다. 이러한 카테고리에는 순서나 계층이 없으며 비슷한 수준에 위치하며 이러한 카테고리를 생성하기 위해 설정된 기준에 의해서만 구별됩니다.

명목형 변수에 두 개의 그룹만 있는 경우 이를 이분형 변수라고 합니다. 가장 일반적인 것은 출생 시 지정된 성별(남성 또는 여성) 또는 필수 상태(생존 또는 여성)일 수 있습니다. 죽음). 반대로, 명목변수가 2개 이상의 그룹을 갖는 경우 이를 다형성이라고 하며, 대표적인 예는 방향성입니다. 성적(이성애자, 게이, 레즈비언, 양성애자 또는 범성애자) 또는 종교 단체(가톨릭, 이슬람교, 기독교 또는 힌두 인).

카테고리를 생성하려면 두 가지 기본 기준을 고려해야 합니다.

1) 완전성. 모든 객체는 특정 범주로 분류될 수 있습니다.

2) 제외. 각 개체는 하나의 범주로만 분류될 수 있습니다.

서수 측정 수준

명목 수준과 마찬가지로 이 수준에도 범주가 있지만 가장 큰 차이점은 이러한 범주에 계층 구조가 있다는 것입니다. 변수의 요소를 정렬하는 데 도움이 되므로 이 변수가 이름을 얻은 것은 이러한 특성 때문입니다. 이러한 계층 구조는 엄격한 것이 특징이 아닙니다. 즉, 한 수준과 다른 수준 사이에는 큰 거리가 있을 수 있지만 다른 두 수준 사이에는 최소의 거리가 있을 수 있습니다.

이 수준의 가장 일반적인 예로는 교육 수준(기본, 중급 또는 이상), 사회 경제적 수준(낮음, 중간 낮음, 중간 높음, 높음)이 있습니다.

간격 측정 수준

이 수준은 평가된 변수의 요소나 속성을 정렬할 수 있다는 점에서 순서 수준과 유사합니다. 차이점은 여기에서 평가되는 속성 사이에 일련의 동일한 간격이 설정된다는 것입니다. 즉, 범주는 측정 전반에 걸쳐 일정하게 유지되는 서로 동일한 거리를 갖습니다. 또 다른 특징은 절대값이 0이 아니기 때문에 측정하고자 하는 속성의 음수 또는 양수 값을 가질 수 있다는 점이다.

이 수준의 일반적인 예는 온도계입니다. 간격(도)이 설정되어 있지만 0은 사용된 눈금(화씨, 섭씨 또는 켈빈)에 따라 상대적이기 때문입니다.

비율 측정 수준

달성하기 가장 엄격한 수준이며 간격 측정 수준의 속성을 포함합니다. 이 수준에서는 절대 0이 있다는 차이점이 있습니다. 이는 해당 속성이 없음을 나타냅니다. 측정하다.

이 수준의 일반적인 예는 규칙입니다. 왜냐하면 센티미터, 인치, 피트, 야드에 관계없이 0은 항상 시작점을 나타내기 때문입니다.

우리 연구에 사용된 변수의 측정 수준을 아는 것이 중요합니다. 이는 우리가 해석에 도달할 수 있게 해주는 특정 분석 기술을 사용하는 것이 가능할 것입니다. 결론.

참고자료

파르도, A., 루이즈, M.A. & 산 마르틴, R. (2009). 사회과학 및 보건과학 분야의 데이터 분석 I. (2번째. Ed.) 합성.