SPSS 변수와 척도의 완벽 가이드: 명목에서 비율까지 쉽게 이해하기

SPSS 변수와 척도의 모든 것: 명목에서 비율까지 완벽 이해하기

SPSS 통계 분석을 처음 접하는 사람들이 꼭 알아야 할 개념이 바로 변수와 척도예요. 이 두 개념을 제대로 이해하지 못하면 이후 모든 분석이 잘못될 수 있어요. 오늘은 변수와 척도의 개념부터 실제 SPSS에서 어떻게 활용하는지까지 쉽게 풀어볼게요! 🔍

변수란 무엇인가요? (기초 개념 이해하기)

변수는 쉽게 말해 측정하고자 하는 대상의 특성이나 속성을 의미해요. 설문조사나 실험에서 수집하는 모든 정보가 변수가 될 수 있어요.

변수는 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있어요:

• 독립변수: 원인이 되는 변수 (예: 교육 수준, 훈련 방법)
• 종속변수: 결과를 나타내는 변수 (예: 시험 점수, 소득 수준)
• 제3의 변수: 독립변수와 종속변수의 관계에 영향을 주는 변수 (예: 연령, 성별)

예를 들어, '커피 섭취량이 집중력에 미치는 영향'을 연구한다면 커피 섭취량은 독립변수, 집중력은 종속변수가 되는 거죠. 여기에 나이라는 제3의 변수가 영향을 미칠 수 있어요.

척도의 4가지 유형: 무엇이 다른가요?

척도는 변수를 측정하는 방법이에요. 즉, 변수 값이 어떤 수준의 정보를 담고 있는지를 구분하는 기준이죠. SPSS에서는 이 척도 유형에 따라 가능한 분석 방법이 달라져요.

1️⃣ 명목척도 (Nominal Scale): 이름만 있어요!

명목척도는 단순히 '분류'만 가능한 수준이에요. 이름처럼 '이름'을 붙이는 척도라고 생각하면 돼요.

특징:

• 숫자가 단순 구분 기호, 크기나 순서의 의미 없음
• 상호배타성(중복 안 됨)과 총망라성(모든 경우 포함) 충족
• 기본적인 수학적 연산 불가능

예시: 성별(남=1, 여=2), 혈액형(A, B, AB, O), 출신 지역

"다음 중 귀하의 거주 지역은 어디입니까?" 같은 문항이 명목척도의 대표적 예시입니다.

2️⃣ 서열척도 (Ordinal Scale): 순서는 있지만...

서열척도는 명목척도에 '순서' 개념이 추가된 형태예요. 하지만 값 사이의 간격(차이)에 의미는 없어요.

특징:

• 순서 정보 포함 (큰지 작은지, 좋은지 나쁜지)
• 간격의 크기는 일정하지 않음 (1위와 2위의 차이 ≠ 2위와 3위의 차이)
• 덧셈, 뺄셈 등 산술 연산 불가능

예시: 학년(1학년, 2학년...), 소득 수준(상, 중, 하), 선호도 순위

"브랜드 선호도를 1위부터 5위까지 순서대로 나열해주세요" 같은 질문이 서열척도를 활용한 예시죠.

3️⃣ 등간척도 (Interval Scale): 간격도 의미 있어요!

등간척도는 서열척도에 '균등한 간격' 개념이 추가된 척도예요. 하지만 절대적인 0점은 없어요.

특징:

• 순서와 간격 모두 의미 있음
• 절대적 0점 없음 (0이 '없음'을 의미하지 않음)
• 덧셈/뺄셈은 가능하지만, 곱셈/나눗셈은 의미가 없음

예시: 섭씨 온도(0℃는 온도가 '없음'이 아님), IQ 점수, 리커트 척도(5점 만족도)

"이 제품에 얼마나 만족하십니까? (1: 매우 불만족 ~ 5: 매우 만족)" 같은 문항이 등간척도의 대표적 예시입니다.

4️⃣ 비율척도 (Ratio Scale): 완벽한 척도!

비율척도는 모든 수학적 조건을 만족하는 가장 높은 수준의 척도예요. 절대적인 0점이 존재해요.

특징:

• 순서, 간격, 절대적 0점 모두 존재
• 모든 수학적 연산 가능 (덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)
• 비율 비교 가능 (A는 B의 2배)

예시: 나이, 키, 몸무게, 소득액, 시험 점수, 구매 횟수

"지난달 마트 방문 횟수는 몇 회입니까?" 같은 질문이 비율척도를 사용한 예시입니다.

 

 

Q&A: SPSS 변수와 척도에 관한 궁금증

Q: SPSS에서 척도 유형은 어디서 설정하나요?

A: SPSS에서는 'Variable View(변수 보기)' 탭에서 'Measure(측정)' 열을 통해 척도 유형을 설정할 수 있어요. 명목척도는 'Nominal', 서열척도는 'Ordinal', 등간척도와 비율척도는 'Scale'로 설정합니다.

Q: 리커트 척도는 어떤 척도 유형인가요?

A: 리커트 척도(예: 1~5점 만족도)는 엄밀히 말하면 서열척도에 가깝지만, 통계 분석에서는 등간척도로 간주하여 평균, 표준편차 등의 분석을 수행하는 경우가 많습니다. 이는 통계적 관행이지만, 논쟁이 있는 부분이기도 해요.

Q: 척도 유형에 따라 어떤 분석을 해야 할까요?

A: 척도 유형별로 적합한 분석 방법이 다릅니다. 명목척도는 빈도분석이나 카이제곱 검정, 서열척도는 중위수나 스피어만 상관계수, 등간/비율척도는 평균, t-검정, ANOVA 등을 활용할 수 있어요.

 

 

SPSS에서의 척도 활용: 실전 팁

SPSS에서 변수와 척도를 올바르게 설정하는 것은 분석의 첫걸음이에요. 다음 표는 각 척도 유형별 SPSS 설정과 가능한 분석을 보여줍니다.

 

척도 유형 SPSS 설정 가능한 통계 분석 예시 변수

명목척도	Nominal	빈도분석, 교차분석, 카이제곱	성별, 직업, 학과
서열척도	Ordinal	중위수, 서열상관계수, 비모수 검정	등수, 선호도, 만족도
등간척도	Scale	평균, 표준편차, t-검정, ANOVA	IQ, 온도, 리커트 척도
비율척도	Scale	모든 통계 분석, 회귀분석	나이, 소득, 점수

 

 

척도 선택이 분석 결과에 미치는 영향

척도 유형을 잘못 선택하면 분석 결과가 완전히 달라질 수 있어요. 예를 들어, 명목척도인 성별 변수(남=1, 여=2)의 평균을 계산하면 1.5가 나올 수 있지만, 이는 아무 의미가 없죠. '1.5성별'이란 존재하지 않으니까요! 😅

따라서:

• 명목/서열척도 → 빈도, 비율, 중앙값 중심 분석
• 등간/비율척도 → 평균, 표준편차 등 활용 가능

제대로 된 척도 설정은 연구의 신뢰성과 타당성을 높이는 핵심 요소예요!

 

[요약]

SPSS에서 변수와 척도는 통계 분석의 기초가 되는 개념입니다. 변수는 측정하려는 대상의 특성이며, 척도는 이를 측정하는 방법입니다. 척도는 명목(분류만), 서열(순서 있음), 등간(간격 있음), 비율(절대적 0점 있음) 네 가지로 구분되며, 각 척도에 따라 적용 가능한 분석 방법이 달라집니다. SPSS에서는 'Variable View'에서 척도를 설정하며, 올바른 척도 선택이 신뢰할 수 있는 분석 결과의 기본 조건입니다.