연관성 분석 , 척도

연구를 진행할 때 한가지 변수로만 연구를 하는 경우 거의 없다 

여러가지 변수를 가지고 연구를 하게 되는데 

여러가지 변수들 간에 어떠한 연관성을 가지고 잇는지 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 수령화 하기 위해  체계적인 단위로 숫자를 부여한것 

1. 양적 자료의 척도 

  -1 등간척도 

자료를 분류 ,서열을 결정 , 거리 or  간격 부여 

-양적인 차이 표시 가능 

-절대적 크기 나타내지 못함 (비율의 게산 불가능) 

가감(+ , -) 의 연산 가능 

ex) 온도 , 평가 점수 

-2 비율 척도 

절대적 크기 비교 가능 , 영점과 값 간의 비율 계산 가능 

-가장 포괄적인 정보 제공 (최상위 수준의 측정 척도) 

-가감승제 연산 가능 

-> 10 kg은 2kg 보다 5배 무겁다  등 해석이 가능 

ex) 거리 , 무게 , 소득 

2. 질적 자료의 척도 

-1 명목척도 

순서 , 거리  및 절대영점 개념이 없는 척도 

상호 베타적이며 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 서열개념에 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 서열 상관분석 

등간 및 비율 척도일 경우 제 3변수의 통제 여부에 따라 

통제하지 않을 시 -> 피어슨 상관분석 

통제할 시 -> 편상관분석 

이러한 식으로 연관성 분석 방법 계층 구조로 나눌 수 있다.