3.1 데이터의 수집

-변수와 데이터-

1. 변수 

:어떠한 대응관계로 변화하는수,혹은 함수관계로 대응하며 주어진 범위 안에서 변화하는 수

 -> 변수는 데이터로 구성되고, 데이터를 근거로 변수의 특성을 파악

2. 데이터

: 조사의 목적에 맞는 변수를 기반으로, 표본으로부터 수집된 자료

 -> 보통 사회과학 분야에서 통계조사를 할 때는 표본의 특징이나 특성을 표현하기 위해 단일자료를 수집, 핵심적 연구나 조사를 목적으로 할 때는 다중 자료를 수집

 

 

 

-척도

 데이터는 그 성격에 따라 크게 범주형 척도와 연속형 척도의 두 가지로 구분
 인문/사회과학에서는 대부분 설문지를 통해 데이터를 수집할 때 활용

 

1. 범주형 척도

:범주형 척도(categorical scale)는 데이터들을 구분지어 나눌 수 있는 척도

 -> 명목척도와 서열척도로 나뉜다.

• 명목척도
  : 명목척도(nominal scale)는 수 또는 순서의 개념과는 상관없이 이름만 붙여지는 척도 
   ex) 1. 남자, 2. 여자 

명목척도 예시

• 서열척도 (순서척도)
  : 명목척도와 유사하게 숫자 혹은 연산과는 연관이 없지만, 순서(서열)을 구분할 수 있는 척도
   ex)마라톤 경기 결과 1등, 2등, 3등

서열척도 예시

2. 연속형 척도

: 연속형 척도(continuous scale)는 연결된 속성의 데이터를 조사의 목적에 맞게 구분한 척도

 -> 등간척도와 비율척도로 나뉜다.

 

• -등간척도
   : 등간척도(interval scale)는 명목척도나 서열척도와 달리. 측정된 자료들 간에 더하기와 빼기가 가능한 정도
   ex) '섭씨 영산 15도' 등

등간척도 예시

•  비율척도
   : 비율척도(ratio scale)는 등간척도의 성질과 함께 무의 개념이 0값도 가지는 척도
  ex)'길이', '무게', '부피', '경력' 등

비율척도 예시

척도 예시

(출처:https://www.youtube.com/watch?v=jIn7L_PBQhY&list=PLsri7w6p16vtiu-mpViykeFQxzQqIV1gz&index=7)