[SAF 데이터분석과정 참고] # 통계기초 - 척도(Scale)

# 아래 내용은 SAF(SUNATFOOD) 데이터분석과정 중 통계학 관련 정보 중 기초적으로 이해하고자 하는 부분을 간략하게 정리하기 위해서 만든 자료임.
# 참고된 자료는 하단의 참고링크 및 내역에 공유한다.

관측되거나 측정, 수집된 자료는 서로 다른 것들과는 구분되는 특성을 가지게 되는데, 척도(Scale)는 이러한 자료의 특성을 정의하는 구분자로 말할 수 있다. 통계학에서 사용하는 척도로는 명목, 순위, 간격, 비 척도의 네가지로 구분된다.

* 범주형 자료(Categorical Data) = 질적자료(Qualiative Data)
* 연속형 자료(Numerical Data) = 양적자료(Quantitative Data)


1. 명목척도(nominal scale)
설명(남,여), 객층구분(성인, 어린이, 외국인), 직군구분(홀-FOH, 주방-BOH) 등 자료를 구성하는 값들이 특정 상태를 지정할 경우 명목 척도 자료라고 한다. 범주형(Category) 자료이기 때문에 사칙연산이나 수학적인 함수 사용에 대한 조작이 불가능 하다.

2. 순위척도(ordinal scale)
매출순위(1위~30위), 쿠폰반응(좋음, 보통, 나쁨) 등과 같이 자료를 구성하는 특성 상태와 순위정보도 가지고 있는 경우를 말한다. 명목 척도와 같이 범주형자료 임. 그러나 1위, 2위 처럼 순위를 구분하기 위한 숫자가 쓰여 있긴 하지만 숫자에 대한 의미보다는 구분을 위한 표현이라고 할 수 있다. 명목척도와 같이 순위 척도는 사칙연산에 활용할 수 없지만 특성의 값을 무시하거나 좋음, 보통, 나쁨을 숫자형 자료로 환산하여 1, 0, -1 등으로 활용한다면 활용은 가능하다.

3. 간격척도(interval scale)
거리척도라고도 한다. 특정한 상태의 지칭이나 대소관계 개념 외에도 측정치간의 간격에 의미를 부여할 수 있을 때 이러한 변수를 간격척도라고 한다. 온도의 경우 20도와 30도의 차이가 10도인것과 같이 90도와 100도의 차이가 10도는 동일하다고 할 수 있다. 수학적인 덧샘과 뺄샘은 가능하나 곱셈과 나눗셈은 불가능하다는 특징을 가지고 있다.  위의 명목, 순위척도와 달리 연속형 자료이다. 평균, 중앙값 등과 같은 기술 통계량을 계산할 수 있다.

4. 비율 척도(ratio scale)
절대 영점을 가지고 있으며, 자연계에서 관측되거나 측정되는 거의 모든 수치가 비 척도로 표시 된다.  예를들어 체지방량이 20인 사람과 40인사람의 경우 20만큼의 체지방량의 차이가 있다고 할수 있다. 또한 체지방량이 2배라고도 할 수 있다. 일상생활에서 자주 보는 연속형 자료에 해당이 된다. 또한 자료 변환을 통하여 명목척도나 간격척도로도 활용이 가능하다.