사회조사분석사 2급 필답형_조사방법론2 개념 정리

 

 

조사방법론2

 

 

 

 

(4) 표본추출방법

 

 

확률 표본추출방법; (전체, 비교★★) 확편일 오시

• 표본으로 추출될 확률이 알려져 있을 때, 무작위표본추출
• 모수추정에 편의가 없음, 편견개입X
• 표본분석결과의 일반화가능
• 표본오차의 추정가능
• 시간비용이 많이 듦

- 단순무작위, 계통, 층화, 집락표본추출방법

 

 

비확률 표본추출방법;

표본으로 추출될 확률이 알려져 있지 않을 때, 인위적 표본추출

모수추정에 편의존재, 편견개입O

표본분석결과의 일반화 제약

표본오차의 추정불가능

시간·비용 적게 듦

- 편의, 판단, 할당, 스노우볼표본추출방법

 

비확률 표본 추출하는 경우★ 시신 확정

• 시간 비용 절약하기 위해
• 신속한 정보를 얻기 위해
• 연구대상이 표본으로 추출될 확률을 모를 때
• 모집단에 대한 정보나 목록이 없을 때

 

 

 

1. 할당표본추출방법★

미리 정해진 기준에 따라 전체 표본을 여러 집단으로 구분하고 각 집단별로 대상을 추출하는 방법

선거 여론조사에 많이 활용, 명확한 프레임 없어도 사용가능

 

• 장점; 적신

적은비용으로 표본추출

신속하게 자료 수집 가능

 

• 단점;★ 통일편

변수통제어려움

일반화에 문제가 있음

분류시 연구자의 편견 개입으로 분류오차 생김, 정확한 평가 어려움

 

 

2. 스노우볼 표본추출방법★

접근이 어렵거나 추출틀 작성이 곤란한 특정집단에 대한 조사에 유용하며 소수인원을 조사원으로 활용하여 그 조사원 주위사람들을 조사하는 방식이다.

예) 내기골프를 즐기는 사람, 마약을 투여하는 사람 조사 시

 

 

 

1. 단순무작위표본추출방법★

일정한 크기의 모든 표본이 알려진 동일한 확률을 갖고 선정되도록 무작위로 추출하는 방법

 

• 장점;★ 사전계산 결합

모집단에 대한 사전 지식이 불필요

자료의 분류와 오차의 계산이 용이

다른 추출법과 결합가능

 

• 단점;★★ 지식오차 크기

모집단에 대한 지식을 활용할 수 없다

층화표본추출보다 오차가 크다

표본크기가 커야한다

 

 

 

2. 계통표본추출방법★★

추출단위에 일련번호를 부여하고 이를 등간격으로 나눈 후

첫 구간에서 하나의 번호를 랜덤으로 선정한 다음 등간격으로 떨어져 있는 번호들을 계속하여 추출해 나가는 방법

 

• 장점;★ 실추시대

표본추출이 용이

단순임의추출법보다 모집단를 대표할 가능성이 크다

시간 절약

비전문가라도 쉽게 이해하고 실시가 용이

 

• 단점;★

모집단의 배열에 일정한 주기성, 특정편향성이 있는 경우 편견이 개입되어 대표성의 문제가 생김

구성배열에 신경쓰다보면 오차의 개입이 높아질 수 있다

 

 

3. 층화표본추출방법★★★★★★

• 모집단을 일정한 기준에 따라 2개 이상의 동질적인 층으로 구분하고 각층별로 단순무작위 추출방법을 적용하는 것
• 집단 간 이질적, 집단 내 동질적
• 다른 모집단들과 비교가능
• 표본추출단위=구성요소

 

어떤 기준에 따라 상이한 소집단을 나눔★★소수출

• 표본비율을 정해 소집단별 표본의 수 결정
• 무작위적으로 표본추출

 

• 장점;★★대분비

모집단의 특성을 잘 반영한다. 대표성 보장

무작위성이 확보되면서 불필요한 분산을 줄인다.

층화된 부분집단의 특성을 잘 알고 비교가능하다.

 

• 단점;★★정비시선

모집단의 각 부분 층을 정확히 알고 있어야 한다.

비용이나 시간이 많이 들수 있다

표본 선정이 어렵다

 

 

 

4. 집락표본추출방법★★★★

• 모집단을 이질적 구성요소를 포함하는 여러개의 집락으로 구분한 다음 그 집락을 무작위로 추출한 다음 추출된 집락의 구성단위를 모두 조사하는 방법
• 예) 왕따현상 조사위해 전국에서 몇 개의 학교 선정, 몇 개의 학년과 반 선정, 그에 해당하는 모든 학생 조사★
• 집단내 이질적 집단간 동질적
• 표본추출단위=집락

 

• 장점;★

집락을 잘 규정하면 비용이 절감된다.

집락의 특성을 평가하고 모집단의 특성을 비교할 수 있다.

 

• 단점;★

집락이 동질적이라면 오차 개입가능성이 높다.

단순임의추출법보다 표본오차를 계산하기 어렵다.

 

 

프레임(표본틀)★★

표본추출단위를 목록화 한 것

 

표본오차★

표본추출시 표본이 모집단을 정확하게 반영해 주지 못해서 발생오류

 

표본오차가 생기는 경우★★

• 표본프레임이 모집단에 포함
• 모집단이 표본프레임에 포함
• 포함관계에 있지 않고 일부분만 일치

 

표본오차억제방법★★

• 표본크기 클수록, 표본분산 작을수록 표본오차 작아진다.
• 층화표집 등으로 모집단의 특성을 최대한 반영한다.
• 표본프레임에 맞게 모집단 재규정
• 자료수집과정에서 선별질문을 통해 조사시작 전 부적격 연구대상제거
• 자료 분석과정에서 수집된 자료에 가중치 적용하여 자료조정

 

오차가 발생하는 원인★

• 표본의 대표성에서 발생;

아무리 정교한 표본추출이라도 모집단과 동일할 수 없으므로

• 자료수집과정에서 발생;

조사자 응답자 상의 문제, 체계·비체계오차 발생

 

대상자 배정방법, 실험의 핵심요소★★

• 무작위배정; 독립·종속집단에 배정될 기회를 동일한 조건하에서 대상자를 이들 두집단 중 하나에 배정하는 방법
• 짝짓기(매칭); 연구의 가설과 관련이 있는 변수를 중심으로 유사한 것 끼리 둘씩 짝을 지은 다음 하나는 독립, 하나는 종속집단에 배정함으로써 제3의요인에 대해 두집단을 동등화

 

표본크기 결정시 고려사항★★ 표범 목동 시비인

① 표집방법 및 절차

② 분석범주 및 변수의 수

③ 조사목적

④ 모집단의 동질성 정도; 표본의 크기는 작아도 된다.

⑤ 소요되는 시간, 비용, 인력; 실제적으로 가장 큰 영향을 미친다.

 

 

신뢰구간을 이용하여 표본의 크기를 정하는 것의 의미★

신뢰구간의 크기가 표본의 크기와 분산의 정도에 의해서 결정 된다는 것을 역으로 이용

표본크기 정하는 과정★ 오수제 표결

1. 허용할 수 있는 오차의 양 결정
2. 신뢰도의 수준 결정
3. 신뢰도에 따른 Z값 결정
4. 모집단의 표본오차 추정
5. 표본크기 결정

 

 

 

 

 

(5) 측정

 

응답자의 오류★

• 긍정적으로 대답하는 성향
• 거짓응답
• 윤리적인 문제
• 응답자의 사전지식부족
• 응답자의 개인적 문제, 조사시점상의 문제
• 사적인 문제의 질문 등 대답하기 곤란한 문제

 

불포함 오류★

• 표본 조사 시 표본체계가 완전하지 않아 발생하는 오류
• 표본추출방법이 모호하거나 실제 사용하기 어려운 경우이다.
• 이러한 오류는 직접 발견하기 어려워 통제가 어렵고, 
• 발생하였다 하더라도 확증을 얻기 어렵기 때문에
• 오류를 줄이려면, 타 조사결과와 비교 또는 전문가 경험에 의존해야 한다.

 

무응답오류★

• 표본중 일부가 응답을 거부하여 발생하는 오류
• 조사 결과의 타당성에 중요한 영향을 미친다.
• 실제로 무응답 오류는 응답거부인지, 문제를 이해하지 못했는지를 파악하기 힘들고, 
• 응답자와 무응답자간의 특성이 큰 차이가 발생할 수도 있으므로, 응답자와 무응답자간의 특성을 고려하여 분석/해석 시 유의해야 한다. 
• 이러한 무응답 오류를 줄이는 방법으로는 충분한 사전검사를 실시, 응답거부 라는 문항 포함, 자료 수집을 체계적으로 하는 방법 등이 있다.

 

체계적오차; 타당성과 관련★★★

• 측정할 때마다 일정한 방향으로 발생하는 오류
• 측정하고자 하는 속성에 체계적으로 영향을 미치는 요인에 의하여 발생한 오차

 

비체계적오차;(확률오차, 무작위오차) 신뢰성과 관련★★★

• 측정할 때마다 방향이 일정하지 않은 오차
• 의도하지 않았는데도 측정과정에서 생길 수 밖에 없는 오차

 

신뢰성;★

측정도구가 측정하고자 하는 것을 일관성있게 측정하는 능력

신빙성, 안정성, 일관성, 예측성, 정확성

 

신뢰성 측정방법★★★

• 재검사신뢰도
• 동형검사신뢰도
• 반분법
• 내적일관성에 의한 신뢰성

 

측정의 동질성 또는 동일성 기준으로 신뢰도 평가★★★

• 재검사법
• 반분법

 

안정성을 기준으로 신뢰도를 평가하는 방법★

• 재검사
• 신뢰도

 

판단유보범주 포함여부 결정시 고려사항★★

“잘모르겠다.”“글쎄요.”

답변회피목적인지 신뢰성 검정을 위해 유사한 문항을 삽입하여 그 결과에 따라 편향된 응답자의 응답은 배제하고 포함시킴

 

 

 

1. 신뢰성의 개념

측정된 결과치의 안정성, 일관성, 예측가능성, 정확성 등이 내포된 개념

측정도구가 측정하고자 하는 현상을 일관성 있게 측정하는 능력

또는 동일한 개념에 대해 측정을 반복했을 때 동일한 측정값을 얻을 가능성

 

 

2. 신뢰도의 추정방법

 

1) 재검사법★★★ - 응답의 안정성을 측정하는 방법

 

동일한 측정도구를 이용하여 동일한 상황에서 동일한 대상에게 일정기간을 두고 반복 측정하여 최초의 측정치와 재측정치가 동일한지의 여부를 평가하는 방법으로 측정간격은 시험효과를 고려하여 보통 2주 정도로 한다.

• 장점 : 측정도구 자체를 직접 비교할 수 있고 적용이 간편하다.
• 단점★

① 검사요인효과 : 처음 측정이 재검사점수에 영향을 미치는 효과

② 성숙요인효과 : 측정간격이 길 때에 조사대상집단의 특성변화에 따른 효과

③ 역사요인효과 : 측정기간 중에 발생한 사건의 영향

 

2) 복수양식법=대안양식법=동형검사법

동일한 개념에 대해 2개 이상의 상이한 측정도구를 개발하고 각각의 측정치간의 일치여부를 검증하는 방법

 

3) 반분법★★

측정도구를 임의로 반으로 나누어 각각을 독립된 척도로 보고 이들의 측정결과를 비교하는 방법

• 장점 : 반분된 측정도구로 동시에 측정함으로써 재검사법이 갖고 있는 단점들 즉, 외생변수의 영향과 주시험효과를 배제할 수 있다.
• 단점 : 항목을 나누는 방식에 따라서 신뢰도 계수의 측정치가 달라질 수 있다.

 

4) 내적 일관성 분석

 동일한 개념을 여러문항으로 질문하여 이 항목들이 유사한 값을 갖는지 측정하는 방법

 

 

3. 신뢰도 제고방안★★★★ 영관 수유도 표검명배

① 상호 영향을 줄 수 있는 질문은 분리해 배치

② 동일한 척도, 관련있는 질문은 모아서 배열

③ 응답 문항수 늘리기

④ 중요한 질문은 유사한 질문을 늘려 일관성을 검증함

⑤ 측정도구의 모호성 제거

⑥ 조사자 태도 조사환경 응답여건을 동일시(표준화)

⑦ 신뢰성을 검증받은 검증 도구 사용

⑧ 오해를 줄이기 위해 질문이 명확해야함

⑨ 무성의한 대답, 일관성 없는 대답은 배제

 

 

 

 

1. 타당성의 개념

측정하고자 하는 개념이나 속성을 얼마나 실제에 가깝게 정확히 측정하고 있는가의 정도

 

2. 종류 [내기구]

1) 내용타당성(content validity)★

연구자가 의도한 내용대로 측정하고 있는가의 여부

측정 도구 자체가 측정하고자 하는 속성이나 개념을 측정할 수 있도록 되어있는가를 전문가의 주관적인 판단으로 평가하는 것

 

2) 기준타당성(criterion-related validity)★★

측정도구와 점수와의 상관관계에 관심을 두는 타당도

ex) 시험성적-근무성적 비교 (근무성적이 채용시험 타당성 평가기준)

⑴ 종류

① 예측적 타당성 : 어떤 검사의 결과가 예측한 값과 실제 대상자가 나타낸 행위와의 관계를 측정하는 것으로 가장 신뢰성이 없는 방법

② 동시적 타당성 : 예측적 행위의 점수가 실제 실현된 행위와 동시에 획득되는 것

 

⑵ 문제점(한계)★★★

① 좋은 기준을 얻기가 어렵다.

② 기준으로 사용하는 속성을 정의하기가 어렵다.

③ 측정에 사용되는 비용이 과다하다.

④ 기존에 타당성을 입증 받은 검사가 없을 경우 타당도를 추정 X

⑤ 기존에 타당성을 입증 받은 검사지에만 의존한다.

 

 

 

3) 구성개념타당성(construct validity)★

조사자가 측정하고자 하는 추상적인 개념이 실제로 측정도구에 의해 적절하게 측정되었는가의 문제로 이론적 연구에 있어 가장 중요한 타당성

⑴ 종류★

① 집중타당성: 같은 개념을 측정하는 경우에는 상이한 측정방법을 사용하더라도 그 측정값들간에 높은 상관관계가 존재해야 한다.

② 판별타당성: 상이한 개념을 측정하는 경우에는 동일한 측정방법을 사용하더라도 그 측정값 간에는 차별성이 나타나야 한다.

③ 이해 타당성: 이론에 근거하여 구성(개념)들간의 관계가 예상한대로 나타나고 있는지의 여부를 평가하여 구성개념타당성를 평가하는 방법

 

 

 

 

 

(6) 척도

 

 

척도를 구성하는 통계적 기법★★★

• 개별문항과 척도간의 상관분석을 통한 방법;

상관관계가 높은 문항들로 척도를 구성하고 낮은 문항은 제외

 

• 요인분석에 의한 척도구성;

공통요인을 많이 가지고 있는 문항들로 척도 구성

 

• 회귀분석;

단계별 회귀분석을 통해 설명력이 큰 문항들로 척도 구성

 

• 기준변수와의 관계분석을 통한 척도 구성;

기준변수와 상관관계가 높은 문항들로 척도 구성

 

 

 

외생변수 통제하는 방법★★ 제상균

 

“성적이 학습시간에 영향을 준다.” 지능지수 통제하는 방법

• 제거; 실험상황에서 지능지수 제거
• 상쇄; 외생변수가 작용하는 강도가 다른 상황에서 실험을 실시하여 외생변수의 영향을 제거
• 균형화; 외생변수의 영향을 동일하게 받을 수 있도록 실험, 통제집단선정(무작위, 찍짓기)

 

 

 

명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 의미, 예★★★★

 

○ 명목척도 : 측정대상을 분류하거나 확인할 목적으로 측정대상의 속성에 부호나 수치를 부여하는 것이다.

(예-성별, 종교, 출생지, 자녀의 유무, 주민등록번호 등)

○ 서열척도 : 측정대상간의 순서관계를 밝혀주는 척도로서 측정대상에 크기나 순위를 부여해 주는 척도이다.

(예-석차, 선호도, 계급 등)

○ 등간척도: 측정대상을 그 속성에 따라서 서열화하는 것뿐만 아니라 서열간의 간격이 동일하도록 수치를 부여하는 것이다. 범주간의 거리측정이 가능하나 범주간의 크기와 차이 값이 존재한다고 해서 절대적인 원점이 존재하는 것은 아니다.

(예-온도, 지능지수, 물가지수, 생산성지수 등)

○ 비율척도: 측정대상의 속성에 절대적인 영 또는 자연적인 영을 가진 척도를 가지고 수치를 부여하는 것이다. 따라서 모든 수학적 연산이 가능하다.

(예-중량, 시간, 거리, 시청률, 투표율, 신문구독률 등)

 

 

 

의미분화척도법= 어의차이척도법★★

○ 의미분화 척도법

- 정반대의 의미를 가진 형용사를 척도의 양 극단에 놓고 그 사이의 구간을 선택할 수 있도록 척도를 구성한 후 응답자로 하여금 어느 쪽에 가까운지 선택하도록 하는 척도법

○ 특 징

- 제품에 대한 소비자의 반응이나 소비자의 태도 등을 측정하기에 적합한 척도로서 예를 들면 “이 휴대폰의 품질에 대해 귀하는 어떻게 생각하십니까?”에 대해 매우 좋지 않다(1점) 2점 3점 4점 5점 6점 매우 좋다(7점)으로 척도를 구성하고 소비자로 하여금 선택

- 하나의 개념을 측정하기 위해 다양한 차원의 의미분화척도(어의차별척도)를 구성할 수도 있는데, 가령 H기업의 이미지를 측정하기 위해, H기업의 제품을 어떻게 평가하는지, 사후관리 서비스를 어떻게 평가하는지, 언론에 비치는 이미지는 어떻다고 생각하는지 등으로

- 제품디자인의 기능성

편리한-불편한, 안전한-위험한, 심플한-화려한

 

 

총합고정척도법★

응답자들에게 일정한 점수를 주고 어떤기준에 따라(중요도,선호도) 대안들 중에 점수를 나누어주게 하는 방법

 

 

유사등간기법★

○ 척도 구성방법

(1) 연구자가 연구하려는 주제에 대해 가능한 한 많은 문항을 만듦

(2) 다수의 평가자들이 이들 문항들을 11개 정도의 범주로 분류

(3) 평가자들이 각 범주를 대표할 수 있는 문항을 선정하여 척도를 구성

○ 이 때, 선정된 문항 사이의 간격이 거의 동일하기 때문에 유사등간척도 기법이라고 하며, 척도 구성에 많은 시간과 비용이 들고 평가자의 주관이 개입될 여지가 크므로 잘 사용되지 않음

 

 

 

리커트 척도의 구성절차 4단계★★

1. 응답자와 질문문항의 선정
2. 각 문항에 대한 응답자들의 서열화
3. 응답카테고리에 대한 배점
4. 총점 순위에 의한 응답자들의 배열
5. 척도 문항의 분석

 

 

 

 

 

(7) 자료처리 및 분석

 

내용분석

다양한 형태의 인간 커뮤니케이션의 내용적 특성을 파악하고, 그 동기, 영향, 원인, 결과 등을 체계적으로 추리하여 분석하는 사회과학적 방법

 

장점;★★

• 연구진행중 연구계획의 부분적 수정 가능
• 개방형 응답의 분석에 적합
• 다양한 심리적 변수를 효과적으로 측정

 

단점;★★

비용, 시간, 노력이 많이 든다

분석결과에 대한 신뢰성이 낮음

표준화하여 통계적 처리가 용이X

 

 

내용분석 절차(문가설수분보)★

1. 문제정립
2. 가설설정
3. 조사설계
4. 자료수집
5. 자료분석
6. 보고서작성

 

TV 프로그램 드라마에서 성역할이 나타내는 것을 분석하기 위하여 내용분류법으로 분석하는 과정을 서술하여라.

1. 성역할에 대한 가설을 설정하고, 
2. 드라마 상의 대사, 행동, 단어, 상징 등의 표본을 추출하고, 
3. 횟수 등으로 의미를 나타낼 수 있는 기록단위와 단순한 수치 개념으로 분석하기 곤란한 맥락단위 등 분석단위를 결정
4. 분석을 시행
5. 결과를 도출

○ 내용분석은 심도 있는 자료를 획득 가능하며, 비언어적인 심리적인 부분에 대한 분석이 가능하며, 개방형 응답의 분석에 유용하게 사용되나, 비용과 시간이 많이 들고 표준화하여 통계처리가 용이하지 않음

 

 

 

흡연자의 10명중 7명은 담배 때문에 건강이 나빠졌다고 생각한다고 응답했으나

금연을 하겠다는 사람은 소수인 것으로 나타났다 (중략)

모바일 리서치 전문업체에서 4개 이동통신사 사용자중 18세 이상 흡연자 700여명을 대상으로 조사한 결과

담배 때문에 건강이 매우 나빠졌다(21%), 약간 나빠졌다(50%)로 흡연으로 인하여 건강이 나빠졌다고 응답한 응답자가 71%에 달했다. 그다지 나빠지지 않았다(28%), 전혀 나빠지지 않았다(1%)로 10명중 3명에 불과했다.

• 문제;

1. 이동통신사 사용자만을 대상으로 하였기 때문에, 표본의 대표성 문제

2. 흡연으로 인한 건강악화만 통계자료를 제시하고, 

금연하겠다는 의지를 보여주는 자료가 제시되지않음

 

• 수정할 기사;흡연자의 10명중 7명은 담배 때문에 건강이 나빠졌다고 생각한다고 응답했으나, 금연을 하겠다는 사람은 소수인 것으로 나타났다
• 수정후 기사;흡연자의 10명중 7명은 담배 때문에 건강이 나빠졌다고 생각한다고 응답했다.

 

 

 

 

 

표본추출의 의의와 특징

표본을 추출할 때는 모집단을 분명하게 정의하는 것이 중요

모집단과 변수의 특성이 유사한 분포를 갖도록 추출되어야함

핵심쟁점은 표본의 특성이 전체 대상의 특성을 대표할 수 이는지의 여부, 즉 표본의 대표성

일부 표본을 대상으로 자료를 수집하는 경우에도, 수집된 자료의 처리결과는 모집단을 대상으로 일반화할 수 있어야 함

표본추출과정에서 표본추출오차는 무조건 발생

모집단 전체를 연구할 경우 얘상되는 막대한 시간과 비용의 소모를 절감

 

• 요소(Element): 분석의 기본이 되는 단위
• 모집단(Population): 조사대상이 되는 집단
• 조사자가 표본을 통해 발견한 사실들을 토대로 하여 일반화하는 궁극적인 대상
• 표본추출단위(Sampling Unit): 표본추출의 각 단계에 있어서 표본으로 선정되는 요소 또는 요소의 집합
• 표집틀(Sampling Frame): 표본추출시 필요한 모집단의 구성요소와 표본추출 단계별로 표본추출단위가 수록된 목록
• 표집틀과 모집단에 일치할 때 가장 이상적
• 모집단과 표본추출 프레임이 일치하지 않아 발생하는 오차= 표집틀 오차
• 표집간격(Sampling Iterval): 모집단으로부터 표본을 추출할 때 추출되는 표본 사이의 간격
• 모집단의 전체 항목 수/표본의 크기
• 표집율(Sampling Ratio): 모집단에서 개별 요소가 선택될 비율
• 표본의 크기/모집단의 크기
• 표본오차(Sampling Error): 표집에 의한 모수치의 측정값이 모수치와 다른 정도
• 통계치(Statistic): 표본에서 얻은 벼누의 갑을 요약하고 묘사한 것
• 모수치(모스,모차수,Parameter): 모집단의 어떤 특성을 지칭하는 개념을 변수로 환원하여 측정한다고 할 때, 그 변수의 값을 모집단의 구성요소들에서 추출하여 요약/묘사한 값
• 편의(Bias): 본래 실제의 상태와 다르게 나타나는 평균적 차이
• 표본분포(Sampling Distribution): 동일한 크기의 표본을 반복해서 추출했을 때 각표본의 통계량의 확률 분포

 

표본추출과정

모집단 규정 -> 표집틀 결정 -> 표본추출방법 결정 -> 표본크기 결정 -> 표본추출 실행

 

확률표본추출

• 연구대상이 표본으로 추출될 확률이 알려져 있음
• 표집틀 존재
• 무작위적 표본추출, 대표성 있음
• 모수추정에 편의(Bias) 없음
• 표본분석 결과의 일반화 가능성
• 표본오차의 추정 가능
• 시간과 비용이 많이 듬
• 종류: 단순무작위표본추출, 계총적표본추출, 층화표본추출, 집락표본추출, 연속표본추출

표본오차의 크기: 층화표본추출 < 단순무작위표본추출 <　집락표본추출

 

단순무작위표본추출

• 가장 기본적인 확률표본추출방법으로서, 모집단을 구성하는 각 요인 또는 구성원에 대해 동등한 선택의 기회를 부여하는 과정으로 이루어짐
• 의식적인 조작이 전혀 없이 표본을 추출함으로써 어떤 요소의 추출이 계속되는 다른 요소의 추출 기회에 아무런 영향을 미치지 않음
• 모집단에 대한 정확한 정의와 완전한 목록의 구비를 전제조건
• 무작위로 규정된 표본의 수만큼 표본추출단위를 선정
• 모집단에 대한 사전지식을 필요로 하지 않음
• 확률표본추출방법 중 가장 적용하기 용이하며, 다른 확률표본추출방법과 결합하여 사용할 수 있음
• 동일한 크기의 표본일 경우, 층화표본추출과보다 표본오차가 큼
• 표집들의 작성이 어려움

 

계총적 표본추출(체계적 표본추출)

• 모집단 목록에서 구성요소에 대해 일정한 순서에 따라 매 K번째 요소를 추출하는 방법
• 모집단의 총수에 대해 요구되는 표본수를 나눔으로써 표집간격(Sampling Interval: K)을 구하고, 첫 번째 요소를 무작위로 선정하여 최초의 표본으로 삼은 후 일정한 표집간격에 의해 표본을 추출
• 목록표상의 각 요소의 배열은 일정한 체계 없이 무작위로 이루어져야 함
• 보통 모집단 전체에 걸쳐 보다 공평하게 표본이 추출되므로, 모집단을 보다 잘 대표할 가능성이 높음
• 모집단의 배열이 일정한 주기성과 특정 경향성을 보일 경우 편견이 개입되어 대표성이 문제

 

층화표본추출

• 모집단을 보다 동질적인 몇 개의 층(Strala)로 나눈 후, 이러한 각 층으로부터 단순무작위표본추출을 하는 방법
• 집단 내 동질적, 집단 간 이질적 인 특성
• 전체 모집단에서 표본을 선정하기보다 이미 알고 있는 지식을 이용하여 모집단을 동질적인 부분집합으로 나우고 이들 각각으로부터 적정한 수의 요소를 무작위 선정
• 모집단을 형성하고 있는 모든 구성분자를 골고루 포함
• 층화가 잘 이루어지면 단순무작위표본추출보다 적은 표본으로 대표성을 확보
• 층화가 잘 이루어지면 잔순무작위표본추출 또는 계총적 표본추출(체계적 표본추출)보다 불필요한 자료의 분신을 축소하므로 시간, 노력, 경비를 절약
• 모집단의 각 층별에 대한 정확한 정보를 필요
• 층화시 근거가 되는 명부가 필요하며 층화목록이 없는 경우, 만들어내는 데 많은 시간과 비용

 

집락표본추출(군집표본추출)

• 모집단 목록에서 구성요소에 대해 여러 가지 이질적인 구성요소를 포함하는 여러 개의 집락 또는 집단으로 구분한 후, 집락을 표집단위로 하여 무작위로 몇 개의 집락을 표본으로 추출한 다음 표본으로 추출된 집락에 대해 그 구성요소를 전수조사하는 방법
• 각 집락이 모집단의 축소판일 경우 추정 효율이 높음
• 집락 내 이질적, 집학 간 동질적인 특성
• 내부적으로 이질적인 집락을 추출하는 것이 유리
• 최종적인 표본추출단위는 집단
• 전체 모집단의 목록표를 작성하지 않아도 됨 즉, 최종집학으로부터 개인들을 추출하므로 최종집학의 목록만 있으면된다
• 동일한 크기의 표본일 경우, 단순무작위표본추출이나 층화표본추출보다 표본오차가 큼

 

비확률표본추출

연구대상이 표본으로 추출될 확률이 알려져있지 않음

표집틀 부족

인위적 표본추출, 대표성 확보 어려움

모수추정에 편의(Bias)가 있음

표본분석 결과의 일반화 제약

표본오차의 추정 불가능

시간과 비용이 적게 듬

종류: 편의표본추출, 할당표본추출, 유의(판단)표본추출, 임의(편의)표본추출, 배합표본추출, 누적표본추출

 

할당표본추출

• 모집단을 일정한 카테고리로 나눈 다음, 이들 카테고리에서 정해진 요소수를 작위적으로 추출하는 방법
• 추출된 표본이 연구자의 모집단에 대한 사전지식을 기초로 하여 모집단의 특성을 나타내는 하위 집단별로 표본수를 할당한 다음 표본을 작위적으로 추출
• 각 범주에 할당된 응답자의 비율이 정확해야 함
• 모집단의 구성비율은 최신이여야 함
• 선거와 관련된 조사와 일반적인 여론조사에 활용
• 조사원의 임의적 판단에 따라 표본을 선택하며, 이때 조사원은 할당표에 따라 구성비율 유지
• 모집단을 구성하고 있는 각 계층을 골고루 적절히 대표하도록 함으로써 모집단의 대표성이 비교적 높음
• 모집단의 분류에 있어서 조사자의 편견이 개입될 수 있는 가능성 높음
• 할당범주 구하기

 

유의표본추출(판단표본추출)

• 조사자가 그 조사의 성격상 요구하고 있는 사항을 충족시킬 수 있도록 적절한 판단과 전략을 세워, 그에 따라 모집단을 대표하는 제 사례를 표본추출하는 방법
• 연구자의 주관적 판단의 기준에 의거하므로 주관적 판단의 타당도 여부가 표집의 질 결정
• 본조사보다는 예비조사, 시험보사 등에 탐색적 조사에 주로 사용
• 표본추출에 있어서 비용이 적게 들고 편리
• 모집단에 대한 일정한 지식이 있는 경우 표본추출의 정확도가 높음
• 임의표본추출(편의표본추출)
• 정해진 크기의 표본을 선정할 때까지 조사자가 모집단의 일정단위 또는 가례를 표집하며, 일정한 표집의 크기가 결정되면 그 표집을 중지하는 방법
• 모집단에 대한 정보가 없고 구성요소 간의 차이가 별로 없다고 판단될 때, 표본선정의 푠리성에 기준을 두고 임의로 표본을 선정하는 방법
• 결과의 일반화나 오차 등에 대해 관심이 없으며, 단지 시간, 편의성, 경제성을 염두

 

누적표본추출(눈덩이표본추출)

• 처음에는 소수의 인원을 표본으로 추출하여 그들을 조사한 다음, 그 소수인원을 조사원으로 활용하여 그 조사원의 주위 사람들을 조사하는 방식
• 첫 단계에서 연구자가 임의로 선정한 제한된 표본에 해당하는 사람부터 추천을 받아 다른 표본을 선정하는 과정을 되풀이하여 마치 눈덩이를 굴리듯이 표본을 누적
• 일반화의 가능성이 낮고 계량화가 곤란하므로 질적 조사에 적합
• 응답자의 신분이 비교적 노출되지 않은 상태로 조사가 가능하므로, 응답자의 사생활을 보호할 수 있음
• 최초의 표본을 추출하는 것이 어려움
• 표본의 대표성을 확보하기 어려움

 

표본

• 표본의 크기
• 모집단으로부터 표본추출단위의 수를 몇 개로 하는 것이 적절한가에 대한 문제와 연관
• 표본크기가 커질수록 모수와 통계치의 유사성이 커지지만, 표본의 크기가 커지면 대표성이 높아지는 대신 비용과 시간이 많이 소요
• 표본이 크다고 무조건 좋은 것은 아님
• 표본의 크기와 오차의 제곱근의 반비례 관계

 

표본크기결정에 영향을 미치는 요소

• 모집단의 변이성
• 가용한 자원
• 조사자의 능력
• 카테고리의 다양성
• 표본추출형태
• 조사목적 및 방법
• 신회도
• 정밀도
• 이론과 조사설계
• 집단별 통계치 필요성
• 위험성

 

표본추출오차

• 표본추출과정에서 발생하는 오차
• 표본추출된 표본을 대상으로 한 조사결과 모집단을 직접적으로 연구했을 경우에 얻을 수 있는 가정적인 결과와의 차이
• 표본의 크기가 증가하면 표본의 대표성이 커지므로 표본추출오차는 감소
• 모든 조사대상이 표본으로 추출될 동등한 기회를 가질 때, 표본이 클수록, 이질적인 모집단보다는 동질적인 모집단의 경우 표본추출오차가 감소

 

비표본추출오차

• 표본추출 이외의 과정에서 발생하는 오차를 말하는 것으로, 일반적으로 측정상의 오차 의미
• 표본조사와 전수조사에서 모두 발생할 수 있음
• 체계적 오차와 비체계적 오차, 불포함 오차 등
• 개념 정의상의 과오, 조사설계상의 오류, 질문지의 무응답, 기재상의 오류, 기계제작상의 오류, 조사자의 착오나 편견 등
• 표본추출오차와 마찬가지로 완전히 극족할 수 없지만, 검토과정을 추가하거나 조사원을 훈련시키는 방법으로 오차 감소 가능

 

측정

• 추상적/이론적 세계를 경험적 세계와 연결시키는 수단, 즉 이론을 구상하고 있는 개념이나 변수들을 현실세계에서 관찰이 가능한 자료와 연결시키는 과정
• 일반적으로 묘사대상이 되는 사상에 수치를 부여한다는 의미로 사용되어, ‘일정한 규칙에 따라 사물 또는 사건에 대해 숫자를 부여하는 것’으로 정의
• 가장 표분화되고 간편한 묘사방법
• 사상의 통계적 처리를 가능하게 함
• 조사문제 해답을 제공하고 가설에 대해 경험적인검증이 이루어지도록 함
• 관찰대상이나 현상에 대한 객관화/표준화를 통해 과학적인 관찰과 표준화된 측정을 가능하도록 함으로써, 주관적/추상적인 판단에서 야기되는 오류를 극복할 수 있음

 

개념화(개념적 정의, 사전적 정의)

• 연구대상이 되는 사람 또는 사물의 형태 및 속성과 다양한 사회적 현상들을 개념저긍로 정의하는 것
• 개념의 의미가 분명해지지 않을 경우 개념에 대한 관찰이 가능하지 않으므로, 개념을 명확하게 하는 것이 측정 과정의 첫 단계 작업
• 하나의 개념을 정의하기 위해 다른 개념을 사용함으로써 그 자체로 추상적/일반적/주관적인 양상
• 기존의 정의를 사용할 수 있음
• 개념적 정의와 조작적 정의가 반드시 일치X

 

조작화(조작적 정의)

• 측정 과정의 마지막 단계로서 조작화 단계는 분석의 단위를 카테고리별로 분류하는 과정을 의미
• 추상적인 개념들을 경험적/실적으로 측정이 가능하도록 구체화
• 될 수 있는 한 실행 가능하고 관찰 가능한 조작을 좀 더 명확하게 표현한 용어로 구성된 것, 확인이 가능한 정의에 불과
• 한 개념이 여러 조작적 정의를 가질 수 있음
• 조작적 정의의 최종 산물은 수량화
• 현실세계와 개념적 정의를 연결하는 다리의 역할을 하며, 개념적 정의에 최대한 하도록 정의해야 함
• 적절한 조작적 정의는 정확한 측정의 전제조건
• 동일한 개념을 측정하기 위한 조작적 정의 사이에는 측정의 일관성을 유지해야 함
• 조작적 정의가 연구마다 다를 경우 연구결과가 달라질 수 있음
• 측정을 위한 조작적 정의는 변수의 측정방법을 제시해야 함
• 실험적/조작적 정의는 실험변수의 조작방법을 규정해야 함

 

지수(Index)

• 두 개 이상의 항목이나 지표들이 모여 만들어진 합성 측정 도구
• 복합측정치로 여러 문항 구성
• 지표보다 변수의 속성을 파악하기 쉬움
• 변수에 대한 양적 측정치를 제공함으로써 정확성을 높여줌
• 측정대상의 속성을 객관화하여 그 본질을 보다 명백하게 파악하고 개별 속성들에 할당된 점수를 합산하여 구성
• 단순지표로 측정하기 어려운 복합적인 개념을 측정할 수 있음
• 경험적 현실세계와 추상적 개념세계를 조화시키고 일치시킴

 

변수의 종류

• 독립변수(원인적 변수, 가설적 변수): 실험연구에서 독립변수는 연구자에 의해 조작되는 변수를 의미하며, 연구자의 능동적 개입이 아닌 논리적 선행조건의 개념
• 종속변수(결과적 변수): 독립변수의 변화에 따라 자연히 변하는 것으로 결과적인 예측변수
• 외생변수: 독립변수와 종속변수 간에 상관관계가 있는 것처럼 보이지만 실제로는 두 변수가 우연히 어떤 변수와 연결됨으로써 마치 인과적 관계가 있는 것 처럼 보이도록 하는 모든 변수
• 매개변수: 독립변수와 종속변수 간에 직접적인 관련이 없으나 제3의 변수가 두 변수의 중간에서 매개자 역할을 하여 두 변수 간에 간접적인 관계를 맺도록 하는 변수
• 선행변수: 인과관계에서 독립변수에 앞서면서 독립변수에 유효한 영향력을 행사하는 제3의 변수
• 억압변수(억제변수): 두 변수 간에 상관관계가 있으나 그와 같은 관계가 없는 것 처럼 보이게 하는 제3의 변수
• 허위변수(외적변수, 외재적 변수): 두 변수 간에 상관관계가 없으나 관계가 있는 것처럼 보이게 하는 제3의 변수
• 왜곡변수: 두 변수 간의 관계를 어떤 식으로든 왜곡시키는 제3의 변수로, 두 변수 간의 관계를 정반대의 관계로 나타나게 함
• 조절변수: 독립변수와 종속변수 사이의 관계에서 영향을 미칠 것으로 여겨지는 제3의변수로, 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 강화/약화해 주는 변수
• 통제변수: 독립변수와 종속변수 간의 관계를 명확히 파악하기 위해 그 관계에 영향을 미칠 수 있는 제3의 변수를 통제하는 변수, 왜재적 변수의 일종으로 그 영향을 검토하지 않기로 한 변수

 

측정의 수준

• 명목수준 측정 예> 성별, 인종, 직업분류, 지역, 주민등록번호
• 서열수준 측정 예> 후보자 선호, 사회계층, 교육수준, 석차(등수)
• 등간수준 측정 예> 온도, IQ지수
• 비율수준 측정 예> 체중, 키, 근무년수, 졸업생 수, 소득, GNP, 출산율

 

신뢰도

• 측정도구가 측정하고자 하는 현상을 일관성 있게 측정하는 능력, 즉 어떤 측정도구(척도)를 동일한 현상에 반복 적용하여 동일한 결과를 얻게 되는 정도
• 어떤 측정도구를 사용해서 동일한 대상을 측정하였을 때 항상 같은 결과가 나온다면 신뢰도가 높음
• 유사한 표현으로 신빙성, 안정성, 일관성, 예측성

 

재검사법

• 가장 기초적인 신뢰도 검증방법으로서, 동일한 대상에 동일한 측정도구를 서로 상이한 시간에 두 번 측정한 다음 그 결과를 비교하는 것
• 재검사에 의한 반복측정을 통해 그 결과에 대한 상관관계를 개선하여 도출된 상관계수로 신뢰도의 정도를 추정
• 상관계수가 높다는 것 = 신뢰도가 높다는 것
• 안정성계수: -1.00에ㅓ +1.00의 척도 상에서 통계치, 안정성계수 = 신뢰도
• 검사 사이의 기간이 가져올 수 있는 문제로 기간이 너무 짧으면 첫 번째 검사내용을 기억할 수 있으며, 너무 길 경우 측정의 대상이 심경의 변화를 일으켜 측정상의 변화가 나타날 수 있음

 

복수양식법

• 두 개 이상의 유사한 측정도구를 사용하여 동일한 표본에 적용한 결과를 서로 비교하여 신뢰도를 측정하는 방법으로, ‘대안법’ 또는 ‘평행양식법’이라고 불림
• 재검사법의 변형이라고 할 수 있으며, 동일한 조작적 정의 또는 지표들에 대한 측정 도구(예> 질문문항들)를 두 종류씩 만들어 동일한 측정대상에게 각각 응답하도록 하는 방법
• 평행을 이루는 두 가지 형태의 측정도구를 사용하여 각각 동일한 표본에 차례로 적용해봄으로써 신뢰도를 측정, 이 경우 두 가지 형태의 측정도구는 유사성이 매우 높아야만 신회도를 측정할 수 있는 수단으로 인정받음
• 재검사법에서 나타는 외생변수의 영향 문제를 극복할 수 있음
• 두 개의 동형검사를 동일집단에 동시에 시행하므로 주시험 효과의 영향 X
• 동일한 현상을 측정하기 위한 두 개의 동등한 측정도구를 개발하는 것이 어려움
• 신뢰도가 낮은 것으로 결과가 나타날 경우, 측정도구의 신뢰성 문제인지 동등화에 실패한 것인지 설명할 수 없음

 

반분법

• 복수양식법의 변형으로서 측정도구를 임의로 반으로 나누어 각각 독립된 두 개의 척도로 사용함으로써 신뢰도를 측정하는 방법
• 조사항목의 반을 가지고 조사겨로가를 획득한 다음 항목의 다른 반쪽을 동일한 대상에 적용하여 얻은 겨로가와 비교하는 방법(두 부분 간의 상관성 측정)
• 측정도구가 경험적으로 단일성을 지녀야 함
• 두 번 검사를 시행하지 않고 신회도를 추정할 수 있음
• 재검사법이나 복수양식법에서의 시험간격이나 동형검사 제작 등에 문제되지 않음
• 반분된 각각의 측정문항들을 동등하게 만들기 어려움

 

내적 일관성 분석법

• 단일 의 신뢰도 계수를 계산할 수 없는 반분법의 문제점을 고려하여, 가능한 한 모든 반분신뢰도를 구한 다음 그 평균값을 신뢰도로 추정하는 방법
• 동일한 개념을 측정하는 항목인 경우, 그 측정결과에 일관성이 있어야 한다는 논리에 따라 일관성이 없는 항목, 즉 신뢰성을 저해하는 항목을 찾아서 배제시킴
• 크론바하 알파계수

신뢰도 계수를 구할 수 있으므로 가장 많이 사용

0~1의 값을 가지며, 값이 클수록 신뢰도가 높음

0.6 이상이 되어야 만족할 만한 수준, 0.8~0.9 정도를 신뢰도가 높은 것으로 봄

 

 

신뢰도의 제고방법

• 항목을 명확히 구성
• 측정상황을 분석하고 일관성을 유지
• 측정항목을 추가적으로 사용
• 대조적인 항목들을 비교/분석
• 표쥰화된 지시와 설명
• 조사대상자가 잘 모르거나 관심이 없는 내용에 대한 측정X
• 조사자의 주관을 제외
• 신뢰성이 인정된 기존 측정도구를 사용

 

타당도의 의의

• 조사자가 측정하고자 한 것을 실제로 측정했는가
• 실증적 수단인 조작적 정의나 지표가 측정하고자 하는 개념을 제대로 반영하는 정도
• 내용타당도(표면타당도, 액면타당도, 논리적 타당도)
• 측정항목이 연구자가 의도한 내용대로 실제로 측정하고 있는가
• 측정도구가 측정대상이 가지고 있는 많은 속성 중의 일부를 대효성 있게 포함하는 경우
• 논리적 사고에 입각한 논리적인 분석과정으로 판단하는 주관적인 타당도, 객관적인 자료에 근거X
• 문항구성 과정이 그 개념을 얼마나 잘 반영하고 있는지, 그리고 해당 문항들이 각 내용영역들의 독특한 의미를 얼마나 잘 나태내주고 있는지
• 관련 분야 전문가들의 지문이나 패널토의 , 워크숍 등을 통하여 타당도에 관한 의견 수렴
• 계량화되어 있는 정보를 제공하지 못한다고 해도 전문가들의 판단에 의해 검사의 타당도를 입증받게 되므로, 검사의 목적에 대한 부합서의 여부를 검정할 수 있음
• 주관적인 해석과 판단에 지나치게 의존함으로써 판단에 의한 오류나 착오가 개입할 여지가 많음
• 통계적 검증X

 

기준타당도(기준관련타당도, 실용적 타당도, 경험적 타당도)

경험적 근거에 의해 타당도를 확인하는 방법으로서, 이미 전문가가 만들어 높은 신뢰도와 타당도가 검증된 측정도구에 의한 측정결과를 기준으로 함

통계적으로 타당도를 평가하는 것으로서, 사용하고 있는 측정도구의 측정값과 기준이 되는 측정도구의 측정값 간의 상관관계에 관심을 두는 것

내용타당도보다 경험적 검증이 용이

동시적 타당도과 예측적 타당도로 구분

• 동시적 타당도: ‘일치적 타당도’라고도 하며, 새로운 검사를 제작했을 때 새로 제작한 검사의 타당도를 위해 기존에 타당도를 보장받고 있는 검사와 유사성 혹은 연관성에 의해 타당도를 검정하는 방법
• 예측적 타당도: 어떠한 행위가 일어날 거이라고 예측한 것과 실제 대상자 또는 집단이 나타낸 행위 간의 관계를 측정하는 것

 

개념타당도(구조적 타당도, 구성타당도, 구성체타당도)

조작적으로 정의되지 않은 인간의 심리적 특성이나 성질을 심리적 개념으로 분석하여 조작적 정의를 부여한 후, 검사점수가 조작적 정의에ㅓ 규명한 심리적 개념들을 제대로 측정하였는가를 검정하는 방법

측정에 의해 얻는 측정값 자체보다는 측정하고자 하는 속성에 초점을 맞춘 타당성이며, 이론과 관련하여 측정도구의 타당도를 검증

응답 자료가 계량적 방법에 의해 검정되므로, 과학적이고 객관적

측정방법에는 다중속성-다중측정방법, 요인분석, 이론적 구성개념

이해타당도, 수렴타당도, 판별타당도로 구분

• 이해타당도: 특정 개념에 대해 이론적 구성을 토대로 어느 정도 체계적/논리적으로 이해하고 있는가를 나타내는 타당도
• 수렴타당도: 집중타당도라고도 하며, 동일한 개념을 측정하기 위해 서로 다른 측정방법을 사용하여 측정으로 얻은 측정치들간의 높은 상관관계가 존재해야함을 전제
• 판별타당도: 서로 다른 개념들을 측정했을 때 얻어진 측정문항들의 결과 간에 상관관계가 낮아야함을 전제

 

신뢰도와 타당도의 상호관계

• 타당도가 높기 위해서는 신뢰도가 높아야 한다
• 신뢰도가 높다고 하여 반드시 타당도가 높은 것은 아니다
• 타당도가 낮다고 하여 반드시 신뢰도가 낮은 것은 아니다
• 타당도가 없어도 신뢰도를 가질 수 있다
• 타당도가 있으면 반드시 신회도가 있다
• 신뢰도가 없으면 타당도도 없다
• 타당도는 신뢰도의 충분조건이고, 신회도는 타당도의 필요조건
• 타당도와 신뢰도는 비대칭적 관계

 

측정오차의 주요 근원

• 측정자에 의한 오차
• 측정대상에 의한 오차
• 고정반응(극단적 값을 피하려고 중도값을 태갛려는 경향)
• 문화적 차이난 인구 사회학적 차이의 개입
• 사회가 바람직하다고 생각하는 편향
• 측정도구와 측정대상자의 상호작용
• 측정도구/방법상의 문제
• 측정대상자의 표기상 오차와 분석과정상의 문제
• 인간의 지적 특수성에 의한 오차
• 시간/장소적인 제약에서 오는 오차
• 환경적 요인의 변화

 

체계적 오차(Systemaic Error)

• 자료수집방법이나 수집과정에서 개입되는 오차로 조사내용이나 목적에 비해 자료수집방법이 잘못 선정되었거나 조사대상자가 응답할 때 본인의 태도나 가치와 관계없이 사회가 바람직하다고 생각하는 편향(Bias,편견)으로 응답할 경우 발생
• 측정결과의 자료분포가 어떤 방향으로 기울어지는 것이 특징
• 체계적 오차와 타당도는 반비례관계
• 표준화된 측정도구를 사용하면 체계적 오차를 줄일 수 있음

 

비체계적 오차(Random Error)

• 무작위적 오차라고도 하며, 측정과정에서 우연히 또는 일시적인 사정에 의해 나타나는 오차
• 측정대상, 측정과정, 측정환경, 측정자 등에 따라 일관성 없이 영향을 미침으로써 발생
• 통제하기 어려운 상황에서 주로 발생
• 인위적이지 않아 오차의 값이 다양하게 분산되어 있음
• 방향이 일정하지 않아 상호 간의 영향에 의해 상쇄되는 경우도 있음
• 비쳬적인 오차와 신뢰도는 반비례 관계

 

척도

• 일종의 측정도구로서 일정한 규칙에 따라 측정대상에 적용할 수 있도록 만들어진 일련의 체계화된 기호 또는 숫자를 의미
• 연속성을 척도릐 중요한 속성이며, 이것은 실제로 측정대상의 속성과 1대1 대응의 관계를 맺으면서 대상의 속성을 양적 표현으로 전화
• 척도를 일부를 이루는 개별문항은 하나의 연속체를 이루어야 하며, 이 연속체는 단 하나의 개념을 반영하여여 한다는 것을 전제
• 계량화를 위한 도구
• 척도점수는 지수점수보다 더 많은 정보를 전달

 

척도의 필요성

• 하나의 문항이나 지표로는 제대로 측정하기 어려운 복합적인 개념들을 측정할 수 있도록 함
• 여러 개의 지표를 하나의 점수로 나타냄으로써 자료의 복잡성을 덜어줌
• 하나의 척도는 단일차워넝을 전제로 구성하는데, 복수의 측정지표를 사용하여 단일차원성 여부를 분석할 수 있음
• 복수의 지표로 구성된 척도를 사용하게 되면 단일문항(지표)을 사용하는 경우보다 측정의 오류를 줄일 수 있음
• 측정의 신뢰도와 타당도를 높일 수 있음
• 척도에 의한 양적인 측정치를 제공하여 통계적인 활요을 쉽게 함

 

척도의 종류

• 명목척도: 측정대상 특성의 존재여부 도는 몇 개의 상호배타적인 범주로 구분을 위해 수치를 부여하는 일종의 범주형 측정
• 서열척도: 측정대상의 분류는 물론 대상의 특수성 또는 소겅에 따라 각 측정대상들의 등급순위를 결정하는 척도
• 등간척도: 측정대상의 트구한 속성에 따라 대상의 ‘크다/작다’의 구분뿐만 아니라 그 간격에 있어서의 동일함을 의미하는 동일성의 척도
• 비율척도: 등간척도가 지니는 성격에 더하여 절대 ‘0’의 값(절대영점)을 가짐으로써 비율을 성격을 지니는 척도, 가장높은 수준의 측정척도로서, 명목/서열/등간척도의 특수성을 포함하는 동시에 절대영점을 가지며, 가장 많은 정보를 포함

 

서스톤 척도

• 등간척도의 일종으로서, 어떤 사실에 대해 가장 긍정적인 태도와 가장 부정적인 태도를 나타내는 태도의 양 극단을 등간적으로 구분하여 여기에 수치를 부여함으로써 척도를 구성하는 방법
• 가능한 한 많은 진술들을 수집하여 평가자로 하여금 척도에 포함될 문항들이 척도상의 어느 위치에 속할 것인지를 판단하도록 한 다음, 각 문항에 대한 전문 평가자들의 의견 일치도가 높은 항목들을 조사자가 골라서 척도를 구성
• 말단의 평가자들에게 앞에서 정리된 문항들 하나하나를 자신들이 느끼는 대로 11개의 카테고리 가운데 적절한 위치에 서열적으로 배치하도록 요청

 

 

리커트 척도(총화평정척도)

• 서열척도의 일종으로서, 인간의 태도를 측정하는 태도척도
• 척도의 신뢰도와 타당도를 높이기 위해 일련의 수 개 문항들을 하나의 척도롤 사용하는 다문항척도
• 말단의 태도문항들로 구성되어 있으며, 이들 제 문항은 거의 동일한 태도가치를 갖는다고 인정되며, 이들 각 문항에 대해 응답자는 찬성 도는 반대로 나타나는 데 있어서 선택적인 정도의 차를 표시하게 됨
• 요인분석을 통해 각 문항들이 하나의 요인으로 묶이는가를 확인함으로써 단일차원성을 검증할 수 있음
• 걱 뮨헝뵬 웅답점수의 총합이 측정하고자 하는 개념을 대표한다는 가정에 근거
• 전체 문항의 총점 또는 평균을 가지고 태도를 측정
• 가장 큰 장점은 매우 경제적, 서스톤 척도가 신회도를 얻기 위해 50개 정도의 문항이 필요하다면, 리커트 척도는 최종적으로 척도에 포함시킬 항목들의 수가 20~25개 항목이면 충분
• 척도가 측정하고자 하는 개념을 제대로 측정하고 있는지의 문제 여전히 발생

 

거트만 척도

• 서열척도의 일종으로서, 강도가 다양한 어떤 태도유형에 대해 가장 약한 표현으로부터 강한 표현애 아르기까지 서열적 순서를 부여
• 태도의 강도에 대한 연속적 증가유형을 측정하고자 하는 척도
• 중요한 전제조건: 측정의 대상이 되는 척도가 하나의 요소이어야만 한다(단일차원성)
• 특정점수를 형성하는 데 필요한 응답의 결합이 그보다 낮은 점수에 해당하는 모든 질문들에 대한 응답을 포함함으로써 누적적인 특성
• 거트만 척도의 유용성을 검증하기 위해 재생가능성계수를 구함
• 일반적으로 재생가능성계수 ‘0.9’이상인 경우 바람직한 것으로 간주

 

 

보가더스 사회적거리척도

• 서열척도의 일조으로서, 서스톤 척도와 마찬가지로 다수의 판정자들의 판정에 의해 척도가 결정
• 소수민족, 사회계급 등에 대한 사회적 거리감의 정도를 측정하기 위해 연속적인 문항 동원
• 소시오메트리가 개인을 중심으로 하여 집단 내에 있어서의 개인 간의 친근관계를 측정하는 데 반해, 사회적 거리척도는 주로 집단간의 친근 정도를 측정

 

 

소시오메트리

• 사회성 측정법이라고도 하며, 소집단 내의 구성원들 사이에서 집단 내의 선택, 커뮤니케이션 및 상호작용의 패턴에 관한 자료를 수집하여 집단 자체의 역동적 구조나 상태를 알아보는 방법
• 일반적으로는 소시오메트리라고 하면 모레노(Mpreno)를 중심으로 하여 발전된 인간관계의 측정에 관한 방법을 말하는 것이 보통
• 한정된 집단성원 간의 관계를 도출함으로써 집단의 성질, 구조 ,역동성, 상호관계를 분석
• 보가더스의 사회적 거리척도와 마찬가지로 사회적 거리를 측정한다, 다만 사회적 거리척도가 단순히 집단 상호 간의 거리를 측정하는 데 비해, 소시오패트리라는 소집단 내의 구성원들 사이에 가지는 호감과 반감을 측정하거나 또는 이러한 감점에 의해 나타나는 집단구조에 관심

 

 

의미분화 척도(어의차이척도, 어의(의미)분별척도)

• 어떤 대상이 개인에게 주는 주관적인 의미를 측정하는 방법, 하나의 개념을 여러 가지 의미의 차원에서 평가하도록 유도하는 방법
• 일직선으로 도표화된 척도의 양 극단에 서로 상반되는 형사를 배열하여 양 극단 사이에서 해당 속성에 대한 평가를 함, 이때 개념이 갖는 본질적인 뜻을 몇 개의 차원에 다라 측정함으로써 태도의 변화를 좀 더 정확히 파악하도록 함
• 보통 사요오디는 척도는 5~7점

 

스타펠 척도(Stapel Scale)

• 태도의 방향과 그 강도를 측정하기 위해 사용
• 특정 주제에 관련된 표현들의 세트를 개발하여 양수 값과 음수 값으로 이루어진 값의 범위를 정하고, 긍정적인 태도는 양수, 부정적인 태도는 음수로 응답

 

 

오스굿 척도(Osgood Scale)

• 어떤 사물, 인간, 사상에 관한 개념의 심리적 의미를 분석하여 의미공간상의 위치로 표현하는 방법에 사용되는 척도
• 양극단에 있는 서로 반대된 의미를 나타내는 형용사를 이용하여 개념애 둥급을 매기는 척도