측정과 척도는 지역사회 간호 연구나 건강조사 자료를 해석할 때 기본이 되는 개념입니다. 자료의 속성에 따라 어떤 통계 분석이 가능한지가 달라지므로, 척도를 구분하는 기준을 정확히 이해해야 합니다.
척도의 분류
척도는 측정 대상에 부여된 숫자가 어떤 정보를 담고 있는지에 따라
명목척도,
서열척도,
등간척도,
비율척도로 나뉩니다. 이 중 서열척도는 측정값 사이에 순서나 등급의 의미는 있지만, 그 간격이 동일하다고 보장할 수 없는 경우를 말합니다. 건강 연구에서 설문 문항은 흔히 리커트 척도처럼 서열 척도로 점수화되는데, 이는 대상자의 상태를 요약 점수로 산출하거나 문항의 특성을 평가하는 데 유용합니다
[1]. 감염병 임상시험에서도 중재에 대한 반응의 전체 스펙트럼을 담기 위해 순위가 매겨진 범주형 척도, 즉 서열 결과를 오랫동안 사용해 왔습니다
[2]. 진단의학에서도 질병의 실제 상태가 암 병기(0, I, II, III, IV)나 관상동맥 질환 중증도처럼 서열 척도로 표현되는 경우가 많습니다
[4].
보기 분석
1.
하루 걸음 수(보)는 절대 영점이 존재하고 걸음 수 사이의 간격이 동일하므로
비율척도에 해당합니다. 0보는 ‘걷지 않음’이라는 실제 의미를 가지며, 2,000보는 1,000보의 두 배라는 곱셈 비교가 가능합니다.
2.
혈액형(A·B·O·AB)은 범주를 구분할 뿐 순서나 크기의 개념이 없는
명목척도입니다. A형이 B형보다 크거나 작다고 말할 수 없습니다.
3.
체중(킬로그램)은 걸음 수와 마찬가지로 절대 영점이 있고 간격이 일정한
비율척도입니다.
4.
교육수준(초졸·중졸·고졸)은 초졸에서 중졸, 고졸로 갈수록 교육 연한이 길어진다는 순서는 분명하지만, 각 단계 사이의 교육 내용이나 기간의 차이가 동일하다고 볼 수 없습니다. 따라서
서열척도에 해당합니다.
5.
성별(남자·여자)은 혈액형처럼 범주만 구분하는
명목척도입니다.
| 보기 | 변수 | 척도 | 판단 근거 |
|---|
| 1 | 하루 걸음 수 | 비율척도 | 절대 영점 존재, 간격 동일, 배수 비교 가능 |
| 2 | 혈액형 | 명목척도 | 순서 없음, 범주 구분만 가능 |
| 3 | 체중 | 비율척도 | 절대 영점 존재, 간격 동일 |
| 4 | 교육수준 | 서열척도 | 순서는 있으나 간격이 동일하지 않음 |
| 5 | 성별 | 명목척도 | 순서 없음, 범주 구분만 가능 |
혼동 주의! 교육수준을 ‘교육 연한(년)’으로 수집하면 비율척도가 되지만, ‘초졸·중졸·고졸’처럼 범주로 수집하면 서열척도입니다. 같은 개념이라도
자료를 어떻게 수집하고 코딩하는지에 따라 척도의 성격이 달라질 수 있습니다.
핵심! 서열척도는 순서 정보는 있으나 간격이 균등하다는 보장이 없으므로, 평균이나 표준편차보다 중앙값이나 순위 기반 통계가 적합합니다. 서열 자료의 분석에서는 비례오즈비(proportional odds ratio)나 승리확률(win probability) 같은 요약 통계가 사용되며
[2], 평가자 간 일치도를 볼 때도 서열 반응을 다루는 별도의 모형이 필요합니다
[3].
참고 문헌 (논문 출처)
- [1]
A Mixed-effects Location-Scale Model for Ordinal Questionnaire Data.일반논문Hedeker D, Mermelstein RJ, Demirtas H, Berbaum ML (2016) · DOI: 10.1007/s10742-016-0145-9
- [2]
Proportional Odds or Win Probability as Methods for Assessing Ordinal Outcomes in Infectious Disease Clinical Trials.RCT/임상시험Harrison LJ, Chow FC. (2026) · DOI: 10.1093/infdis/jiag193
- [3]
Quantifying rater variation for ordinal data using a rating scale model.일반논문Zhang S, Petersen JH (2018) · DOI: 10.1002/sim.7639
- [4]
Comparing the Accuracy of Diagnostic Tests When Disease Is Characterized by an Ordinal Scale.일반논문Obuchowski NA (2023) · DOI: 10.1093/aje/kwac218