1. 척도, 단위, 척도 변환, 눈금의 비교
ㅇ 척도 (Scale)
- 어떤 특성을 체계적으로 수량화/수치화시켜주는 유형
. 例) 온도 눈금 체계(섭씨,화씨 등), 통계 척도, 길이/크기/축척 비율, 음계 등
ㅇ 단위 (Unit)
- 관측 결과를 정량화시킬 수 있도록 기준이 되는 척도
. 표현 량(量) = { 수치 } x { 단위 }
ㅇ 척도 변환 or 척도화 or 스케일링 (Scaling)
- 편의성을 위해, 수량화된 척도의 크기 조정
. 例) 회로 척도변환 : `주파수 스케일링`,
시간 척도변환 (다운샘플링, 업샘플링) : `시간 스케일링`,
비례성 : 출력 크기가 입력 크기에 `단순 비례적 (동차성)` 등
ㅇ 눈금 (Scale, Graduation, Reading)
- 계기의 지시를 나타내는 구획선
2. 통계 척도 (Statistical Scale)
ㅇ (유사용어) 측정 척도 (Measurement Scale), 또는 측정 수준 (Level of Measurement)
ㅇ 통계적 목적으로 측정 수집하는 데이터의 척도의 유형
- 어떤 척도로 측정했는가에 따라, 수치화된 데이터가 지닌 의미가 다르게 됨
ㅇ 통계 척도 구분 ☞ 자료 분류 참조
- (범주형 : 사칙연산 의미 없음) (질적 변수)
. 명목 척도 (Nomial Scale) : 분류 수치화
.. 척도 값이 분류,구분,카테고리의 의미 만을 갖음
.. 例) 성별(남,여),혈액형(A,B,AB,O),지역번호,직종,국적 등
. 서열 척도, 순위 척도, 순서 척도 (Ordinal Scale) : 서열 순서화
.. 척도 값이 분류 및 서열 순서를 갖음
.. 例) 영화 별점, 상품 만족도 등
- (수치형 : 사칙연산 가능) (양적 변수)
. 등간 척도, 간격 척도, 거리 척도 (Interval Scale) : 동일 간격화
.. 절대 영점 없으며, 배수 비교가 허용 안됨 (즉, 온도 10도와 20도가 2배 차이 아님)
.. 크기 간의 차이 만을 비교할 수 있게 만든 척도 (즉, 숫자의 차이에 만 주목함)
.. (형식적으로 합이나 평균 정도는 계산 가능)
.. 例) 온도, 시간, 나이, 지능지수, 시험 득점 등
. 비율 척도 (Ratio Scale) : 비율 계산이 가능
.. 절대 영점 있고, 균등 간격이며,
.. 값의 차이와 비율도 알 수 있게 만든 척도
.. 가장 전형적인 양적 변수로 쓰임
.. (가감승제 모두 가능)
.. 例) 길이, 질량, 소득, 무게, 넓이, 강수량 등