간호연구자가 당뇨병 환자의 혈당 관리 효과를 평가하는 연구를 계획하고 있다. 연구 변수로 환자의 성별, 교육 수준(초졸/중졸/고졸/대졸), 혈당 수치(mg/dL), 혈당 조절 상태(양호/보통/불량)를 측정하려고 한다.
1명목척도는 범주 간 순서가 없는 질적 자료로, 성별과 같이 분류만 가능한 변수를 측정할 때 사용된다✓ 정답
2서열척도는 범주 간 간격이 동일하여 산술적 계산이 가능한 측정 수준이다
3간격척도는 절대영점이 존재하여 비율 계산이 가능한 최고 수준의 측정이다
4비율척도는 순서는 있지만 간격이 일정하지 않은 측정 수준이다
5혈당 수치는 서열척도로 측정되는 변수에 해당한다
해설
명목척도는 범주형 자료로 분류만 가능하고 순서가 없는 가장 기본적인 측정 수준이다. 성별, 혈액형, 진단명 등이 대표적인 예이다.
심화 해설
변수의 측정 수준은 간호연구에서 수집된 자료의 성격을 이해하고 적절한 통계분석 방법을 선택하는 데 핵심적인 개념이다.
측정 수준은 크게 4가지로 분류된다. 명목척도(nominal scale)는 가장 기본적인 측정 수준으로, 범주나 집단을 구분하는 데만 사용되며 범주 간에는 순서나 서열이 없다. 성별(남/여), 혈액형(A/B/AB/O), 종교, 진단명 등이 대표적인 예이다. 이러한 변수들은 단순히 '다름'만을 나타내며, 숫자로 코딩하더라도 그 숫자에는 크기나 순서의 의미가 없다.
서열척도(ordinal scale)는 범주 간에 순서나 서열이 있지만, 범주 간 간격이 동일하지 않은 측정 수준이다. 교육 수준(초졸
임상 시나리오
간호연구에서 변수의 측정 수준을 정확히 구분하는 것은 연구 설계와 통계분석의 기초가 된다.
예를 들어, 중환자실 간호사의 직무 스트레스 연구에서 다음과 같은 변수들을 측정한다고 가정해보자. 간호사의 성별은 명목척도로 남성과 여성으로 구분되며, 단순히 범주를 나타낼 뿐 순서나 크기의 의미는 없다.
근무 경력은 '1년 미만, 1-3년, 3-5년, 5년 이상'으로 측정하면 서열척도가 되며, 순서는 있지만 각 구간의 간격이 동일하지 않다. 반면 정확한 근무 개월 수로 측정하면 비율척도가 된다.
직무 스트레스 점수를 5점 리커트 척도(1점: 전혀 그렇지 않다 ~ 5점: 매우 그렇다)로 측정하면 서열척도로 간주되지만, 연구자에 따라 간격척도로 취급하여 모수 통계를 적용하기도 한다.
혈압, 맥박, 체온 등의 생리적 지표는 절대영점이 있는 비율척도로, 모든 통계적 연산이 가능하다. 이러한 측정 수준의 구분은 기술통계량 선택, 가설검정 방법 결정, 그래프 작성 방식 등 연구의 전 과정에 영향을 미친다.
핵심 개념
명목척도(Nominal Scale) — 범주나 집단을 구분하는 가장 기본적인 측정 수준으로, 범주 간 순서나 서열이 없으며 단순히 분류만 가능한 척도. 성별, 혈액형, 종교 등이 해당됨
서열척도(Ordinal Scale) — 범주 간에 순서나 서열이 있지만 범주 간 간격이 동일하지 않은 측정 수준. 교육 수준, 만족도, 중증도 등이 대표적이며 순위는 의미가 있으나 간격의 동일성은 보장되지 않음
간격척도(Interval Scale) — 범주 간 간격이 동일하여 덧셈과 뺄셈이 의미를 갖지만 절대영점이 없어 곱셈과 나눗셈은 의미가 없는 측정 수준. 온도(섭씨), IQ 점수 등이 해당됨
비율척도(Ratio Scale) — 절대영점이 존재하여 모든 산술 연산이 가능한 최고 수준의 측정. 신장, 체중, 혈압, 혈당 수치, 나이 등이 해당되며 비율 계산이 의미를 가짐
절대영점(Absolute Zero) — 측정하고자 하는 속성이 전혀 없는 상태를 나타내는 진정한 영점. 비율척도의 특징으로, 이로 인해 비율 계산과 모든 산술 연산이 가능해짐
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