제 5주차, 제 6주차, 제 7주차 측정과 척도
측정이란?
미리 결정된 규칙에 의하여 연구대상의 특징을 수치나
기호를 할당하는 과정을 의미한다
측정
측정(measurement)이란
미리 결정된 규칙에 의하여 연구대상의 특징을 수치나 기호로 할당하는 과정을 의미
eg) 소비자를 대상으로 마케팅조사를 실시한다면, 소비자를 측정한다는 것이라기보다는 소비 자의 지각된 서비스품질, 선호도 등이 측정의 대상이 된다.
✔ 대부분의 연구에서 측정은 수치로 할당하는 방법을 사용하는 이유는…
- 수치로 측정하면, 통계적 분석이 가능해지며
- 측정규칙과 결과의 관계를 쉽게 파악할 수 있기 때문이다.
✔ 측정에서 가장 중요한 것은…
- 측정하고자 하는 특성을 수치나 기호로 할당하는 규칙을 정하는 것 - 규칙은 반드시 일대일 대응관계
(하나의 특성이 여러 수치나 기호로 표현되면 측정이 될 수 없다) - 측정규칙은 모든 대상에 일관성 있게 적용
측정
ㆍ척도(scale) - 측정의 개념을 더욱 발전시킨 개념
척도는 측정대상이 위치하고 있는 연속적인 체계(continuum)
eg) 서비스에 대한 태도를 조사하는 경우, 서비스에 대하여 불만족스러운 상태를 1로 하고, 그저 그런 경우를 2로 하고, 만족스러운 경우를 3으로 정하였다면, 응답자의 태도는, 1, 2, 3이라는 수치로 할당한 측정이 된다. 여기서 척도는 서비스에 대한 태도를 나타내는 응답 자의 위치(불만족, 보통, 만족)를 파악하는 체계가 된다.
척도
1. 측정의 주요 척도
명목척도 선수들에게 고유 숫자를 부여한다.
7번선수 11번선수 23번선수
서열척도 선수의 기량에 따라 순위를 정한다.
1등(금메달) 2등(은메달) 3등(동메달)
구간척도 심사자가 10점 만점을 기준으로 선 수 의 기량을 평가한다.
9.8(점) 9.1 8.5
비율척도 200m 단거리 육상기록을 측정한다.
13.4(초) 14.2 15.8
[표 1] 측정을 위한 주요 척도의 해석
(1) 명목척도(nominal scale)
- 연구대상을 구분하거나 분류할 목적으로 라벨을 부여하는 것 eg) 학번 - 일대일 대응 (한 개의 라벨이 한 연구대상과 대응)
- 분류목적으로 명목척도가 사용되는 경우, 라벨은 category 또는 부류(class) 역할 eg) 광고를 보지 않는 대조그룹 - 1, 광고를 본 실험그룹 - 2
- 상호 배반적(mutually exclusive)특성
✔ 통계량 - 퍼센트(percent), 최빈값(mode) 등
분석방법 - 카이제곱( -test), 이항검정(binomial test) 등
1. 측정의 주요 척도
(2) 서열척도(ordinal scale)
- 연구대상의 특성에 대한 상대적인 정도를 나타내는 수치 - 할당된 값은 순서의 의미
- 측정값들의 차이에 의미를 부여할 수 없음
- 명목척도와 마찬가지로 한 연구대상에 대하여 반드시 하나의 순위와 대응
✔ 통계량 - 명목척도에서 사용할 수 있는 빈도수와 관련된 통계량을 포함, 백분위수(percentile), 제4분위수(quartiles), 중앙값(median) 등 분석방법 - 순위상관계수(rank-order correlation)
순위를 이용한 분산분석(Friedman's ANOVA) 등
1. 측정의 주요 척도
(3) 등간척도(interval scale)
- 두 연구대상이 가지고 있는 특성에 대한 측정값의 차이와
다른 두 연구대상이 가지고 있는 측정값의 차이는 동일한 간격을 가지고 측정
- 서열척도가 가지고 있는 모든 정보에 두 특성의 차이를 비교할 수 있다는 특징 추가 - 측정값들의 차이는 일정한 간격(등간)을 가진 척도에 의한 거리의 개념 eg) 온도 - 등간척도에서는 ‘0’에 대한 의미와 측정단위가 고정되지 않고 자의적으로 설정
✔ 통계량 - 서열척도에서 사용할 수 있는 통계량을 포함, 평균(mean), 표준편차(standard deviation) 등
분석방법 - 피어슨 상관계수(Pearson's product-moment correlation), 분산분석(ANOVA), 회귀분석(regression analysis) 등
1. 측정의 주요 척도
(4) 비율척도(ratio scale)
- 명목척도, 서열척도, 등간척도가 갖는 모든 성질을 가지고 있으며, 추가적으로 절대 불변의 의미 있는 ‘0’을 가짐
- 체중, 길이, 나이, 가격, 시장점유율, 어느 호텔에 1주일 동안 방문한 고객의 수 등
✔ 통계량 - 모든 통계량 분석방법 - 모든 분석방법
1. 측정의 주요 척도
1. 측정의 주요 척도
척 도 특 성 예 제 주요 통계량 분석방법
명목척도 대상의 특성을 구분하는 목 적으로 사용된다.
선수 번호, 성별, 이 름
빈도수, 퍼센트, 최 빈값
카이제곱 검정, 이 항검정
서열척도
대상의 특성에 대한 상대적 인 위치를 나타내며, 측정값 들의 차이에 의미를 부여할 수 없다.
학급석차, 제품선호 도 순위, 토너멘트 게임의 팀 순위
명목척도의 통계량, 백분위수, 제4분위 수, 중앙값
순위 상관계수, 순 위를 이용한 분산분 석
등간척도
측정값들의 차이에 의미를 부여할 수 있다. 하지만 ‘0’
의 의미가 어떠한 의미를 가 지고 있지 않고 자의적이다.
화씨나 섭씨 단위의 온도, 지능지수(IQ), 소비자 만족지수
서열척도의 통계량, 평균, 표준편차
서열척도의 모든 분 석방법, 피어슨 상 관 계 수 , 회 귀 분 석 , 분산분석, 요인분석 등
비율척도
‘0’의 의미를 자의적으로 해 석할 수 없다. 측정값들의 비 율(예를 들어, 3배)에 의미를 부여할 수 있다.
체중, 무게, 나이, 연 간 소 득 , 제 품 가 격 , 시장점유율, 경제성 장률
모든 통계량 모든 통계분석 방법
[표 2] 주요 척도에 대한 요약
척도 방법에 따른 분류
- 쌍대비교 - 순위서열
- 고정총합 - Q소트 - 기타 척도법
- 리커드척도 - 어의차이척도
- 스타펠도
척도법
메트릭 비교 척도
연속형평가척도 항목형평가척도
비교 척도
단점
응답자의 비교 대상에 대한 우월성 선택
평가 과정에서의 동일한 기준점 (reference point) 적용
장점 적은 차이도 민감하게 발견 / 상호비교 가능/ 응답자가 쉽게 이해할 수 있음 / 적용이 간편함 / 이론적 가정이 거의 불필요함 / 학습효과를 줄일 수 있음
서열척도가 갖는 한계점 / 일반화(generalization)의 어려움
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
응답자가 어떠한 기준에 의해 두 연구대상 중 한 가지를 선택 하도록 측정하는 방법 (1) 쌍대비교척도법
(paired comparison scaling)
다음은 5개의 백화점 이름으로 이용하여 10개의 쌍을 만든 예입니다. 각각의 쌍에서 왼쪽에 정렬되어진 백화점을 선호하는 경우는 0로 표기하고 (행에 해당하는 백화점을 선호하는 경우), 위에서 나열되어진 백화점을 선호하는 경우는 1로 표기하여 주십시오(열에 해당하는 백화점을 선호하는 경우).
백화점1 백화점2 백화점3 백화점4 백화점5
백화점1 0 0 1 0
백화점2 1 0 1 0
백화점3 1 1 1 1
백화점4 0 0 0 0
백화점5 1 1 0 1
____________________________________________________________ 합 계 3 2 0 4 1
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
(1) 쌍대비교척도법
(paired comparison scaling)
장점
연구대상의 수가 많아질 경우 / 추이성이 만족되지 못할 경우 / 현실과 다른 연 구 결과가 나타나는 경우
단점
측정된 값은 서열척도의 형태가 되며, 추이성(transitivity)의 조건이 만족되야 함 추이성 예 ) 1<2, 2<3 이면 1<3이 성립되어야 함
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
응답자가 여러 연구대상을 동시에 고려해, 어떤 기준에 따라 이들의 순위를 정하는 방법 (2) 순위서열척도법
(rank-order scaling)
다음 기업들을 대상으로 여러분이 느끼고 있는 전반적인 평판에 대한 순위를 적어주십시오.
가장 평판이 좋은 것으로 생각하는 기업은 ‘1’로 가장 평판이 좋지 않은 것으로 생각하는 기업은’5’로 표기하여 주십시오. 두 기업에 같은 순위를 주는 것은 피하여 주십시오.
평판에 대한 기준은 전적으로 여러분의 생각에 따라 결정하여 주십시오.
이 설문지에 옳거나 틀린 답은 없습니다. 단지, 일관성을 가지고 순위를 적어주십시오.
기업 순위
• 삼성 __________
• SK __________
• LG __________
• 한화 __________
• 현대 __________
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
(2) 순위서열척도법 (rank-order scaling)
특징 응답자에게 순위를 기입하게 함으로써 서로 다른 속성으로 구성된 연구대상들 사이의 구분을 명확하게 시켜줌 → 컨조인트 분석에서 유용
단점
장점 현실상황에 가깝고 / 시간이 절약되며 / 항상 추이성이 성립 응답자가 순위를 쉽게 기입할 수 있음
서열척도라는 한계점으로 인해 특성의 정도를 부여할 수 없어 제한적 분석 / 연구대상 수가 많아지면 응답자에게 부담
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
응답자에게 고정된 수치를 주고, 응답자가 생각하는 기준에 맞춰 연구대상에 할당하는 방식
(3) 고정총합척도법
(constant sum scaling)
다음은 자동차 구입시 고려되는 5가지 주요 속성입니다. 여러분이 생각하기에 중요하다고 생각하는 속성에 높은 점수를 부여하는 방식으로, 총 점수가 100점이 되도록 각 속성에
점수를 할당하여 주십시오. 만일 중요하지 않은 속성이라고 생각하는 경우에는 0점을 할당하고, 어떤 속성이 다른 속성보다 두 배 중요하다고 생각한다면, 두 배의 점수를 할당하여 주십시오.
속성 점수
• 제조회사 이름 __________
• 디자인 __________
• 가격 __________
• 연비 __________
• 애프터 서비스 __________
총 합 100점
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
특징 각 속성에서 얻은 총 점수를 응답자의 수로 나눈 평균점수를 비교함
(3) 고정총합척도법
(constant sum scaling)
표본선택 바이어스(selection bias) 문제 고려
고정총합척도법은 비록 비율척도의 특성을 가지고는 있지만. 속성들을 서로 비교하면서 측정이 이루어진다는 측면과 연구결과를 일반화시키기
어렵다는 측면에서 서열척도로 받아들이는 것이 합당하다고 볼 수 있음
투여되는 시간이 비해 연구대상들의 차이를 쉽게 구분할 수 있음
응답자가 점수를 할당하는 과정에서 할당된 총합 점수에 미달하거나 초과하 는 경우 발생 → 연구자는 분석에서 제외시키거나 수치를 100점 만점으로 재조정하여 분석에 포함시킬 수 있음
할당되는 연구대상의 수가 너무 적을 경우 나타날 수 있는 부정확성과 연구대상의 수가 너무 많은 경우 응답자에게 나타날 수 있는 혼란과 피로 장점
단점
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
군집분석
(3) 고정총합척도법 (constant sum scaling)
군집분석에서 나타난 세 집단이 가지고 있는 중요도의 평균 점수 속성 군집1 군집2 군집3
• 제조회사 이름 11 38 16
• 디자인 9 31 20
• 가격 37 5 27
• 연비 36 5 19
• 애프터 서비스 7 21 18 __________________________________________________________
총 합 100점 100점 100점
표본을 매우 신중하게 선택하여 모집단을 잘 대표하고 있다고 하여도, 특정 소비자가 원하는 패턴이 다른 취향을 갖는 소비자의 점수와 희석되어
모든 평균값이 비슷하게 나타나는 현상
→이 경우, 속성에 대한 패턴을 조사하여 비슷한 패턴을 갖는 소비자끼리 묶어서 하나의 군집(cluster)으로 나누는 통계적 방법인 군집분석 이용
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
많은 연구대상에 대한 차이를 구분하기 위하여 만들어진 방법
(4) Q소트척도법
(Q-sort scaling)
특징 응답자에게 순위를 갖는 카테고리화 된 유사성(similarity)을 만들어 연구대상이 어느 카테고리에 속하게 되는지를 판단하도록 함
예) 응답자가 100개의 광고문구가 적힌 카드를 1번부터 11번까지의 위치 에 놓도록 하는 경우, 가장 싫어하는 문구에 해당하는 카드는 1번 자리에 놓고, 가장 좋아하는 문구를 갖는 카드는 11번 자리에 놓게 하는 것
구트만척도
척도 방법에 따른 분류 - 비교척도
이미 설정된 기준에 대한 상대적 비율을 응답자에게 요구하는 방법
(5) 그 이외의 척도법
중요정도추정
연구자에 의해 미리 제시된 기준 정도와 응답자가 느끼는 정도와 비교하여 측정이 이루어지는 방법으로, 비교 척도로 분류됨
스캘로그램
이 방법은 연구대상들의 순위가 일관성을 가지고 있는지를 파악하고, 단일차원의 척도를 형성하고 있는지를 판단하는 방법이다.
척도 방법에 따른 분류
- 쌍대비교 - 순위서열
- 고정총합 - Q소트 - 기타 척도법
- 리커드척도 - 어의차이척도
- 스타펠도
척도법
메트릭 비교 척도
연속형평가척도 항목형평가척도
척도 방법에 따른 분류 –매트릭 척도
매트릭 척도
연구 대상에 대한 측정이 다른 연구대상의 측정결과와 관계없이 측정됨
특징 측정값은 모두 절대적 기준에 의하여 하나의 차원을 형성→단일체계척도
등간척도나 비율척도의 형태
매트릭척도 - 연속형 평가척도
2 개의 상극된 개념 사이를 선으로 연결하여, 응답자가 느끼는 태도에 해당하는 위치를 그 선상에 마크하는 측정하여 측정하는 방법
(1) 그래픽 평가척도 (graphic rating scale)
<형태 1> S 백화점을 어떻게 생각하십니까?
가장 바쁘다 ______________ν______________________________________________ 가장 좋다
<형태 2> S 백화점을 어떻게 생각하십니까?
가장 바쁘다 ______________ν______________________________________________ 가장 좋다 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
<형태 3> S 백화점을 어떻게 생각하십니까?
매우 나쁘다 그저 그렇다 매우 좋다
가장 바쁘다 ______________ν______________________________________________ 가장 좋다 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
매트릭척도 - 항목형 평가척도
연구자가 미리 설정한 카테고리(category)(예를 들어 7점 척도는 7개의 카테고리로 구 성된다)를 만들어 응답자로 하여금 선택하도록 하는 방법임
(2) 항목형 평가척도
리커드
척도 어의차이
척도
스타펠 척도
항목형
평가척도
매트릭 척도 – 항목형 평가척도
주어진 문장을 읽고, 연구자가 미리 설정한 카테고리에 동의 정도를 응답하는 방법으로, 많은 사회과학 연구에서 사용되고 있는 척도
1) 리커드 척도 (Likert scale)
다음은 H백화점에 대한 의견입니다. 아래의 기준을 이용하여,
여러분이 각 문항에 대하여 어느 정도 동의하는지를 답하여 주십시오.
1=매우 동의하지 않는다 2=동의하지 않는다 3=보통이다 4= 동의한다
5= 매우 동의한다
• H 백화점은 질 좋은 제품을 취급한다. 1 2 3 ν 4 5
• H 백화점은 백화점 내 서비스가 좋다. 1 2 3 4 ν 5
• 나는 H 백화점에서 쇼핑하는 것이 즐겁다. 1 2 3 4 ν 5
• H 백화점의 제품가격은 다른 백화점에 비하여 비싸다. 1 2 ν 3 4 5
• H 백화점은 다양한 품목을 취급한다. 1 2 3 ν 4 5 리버스 코딩
1) 리커드 척도 (Likert scale)
프로파일 분석(profile analysis) : 측정값을 통해 문항별 응답자들의 반응을 알아봄
우편조사, 전화조사, 개인 인터뷰
합산척도(summated scale) : 문항을 합하거나 평균을 계산하여 분석
리버스 코딩(reverse cording) – 단일 차원을 설명하는 하나의 개념으로 일관성에 따른 합산
매트릭 척도 – 항목형 평가척도
문장이 긴 여러 문항으로 구성된 경우, 응답자가 긴 문항을 읽고 이해해야 하는 부담
1) 리커드 척도 (Likert scale)
프로파일 분석(profile analysis) : 측정값을 통해 문항별 응답자들의 반응을 알아봄
우편조사, 전화조사, 개인 인터뷰
합산척도(summated scale) : 문항을 합하거나 평균을 계산하여 분석
리버스 코딩(reverse cording) – 단일 차원을 설명하는 하나의 개념으로 일관성에 따른 합산
매트릭 척도 – 항목형 평가척도
문장이 긴 여러 문항으로 구성된 경우, 응답자가 긴 문항을 읽고 이해해야 하는 부담
2 개의 서로 상반된 형용사적인 표현을 양 방향의 끝점에 표시하고, 응답자로 하여금 해 당하는 항목에 마크하도록 하는 방법
2) 어의차이척도
(semantic differential scale)
제품 A에 대한 본인의 느낌을 평가하여 주십시오.
• 무겁다 :__:__:__:__:__:__:__:__: ν _:__:__:__:__: 가볍다
• 전통적이다 :__:__: ν _:__:__:__:__:__:__:__:__:__:__: 현대적이다
• 사용이 편하다 :__:__:__:__:__:__:__:__: ν _:__:__:__:__: 사용이 불편하다
• 사용이 즐겁다 :__:__:__:__:__:__:__:__:__:__:__: ν _:__: 사용이 즐겁지 않다
• 가격이 비싸다 : ν _:__:__:__:__:__:__:__:__:__:__:__:__: 가격이 싸다
매트릭 척도 – 항목형 평가척도
특징
문항별 평균이나 중앙값을 계산하여 비교하는 프로파일 분석
2) 어의차이척도
(semantic differential scale)
제품들 간의 차이점 혹은 거리 그리고 유사성을 알아보는데 유용
매트릭 척도 – 항목형 평가척도
부정 문구와 긍정 문구의 교차 구성은 문항을 제대로 읽지 않고 긍정 또는 부정을 표기하려는 응답자들을 통제시켜줌
한 가지 개념에 대하여 0점이 없는 -5점에서 +5점 사이의 10점 척도로 측정할 수 있도 록 만든 척도
– 어의차이척도법과 비슷함3) 스타펠 척도 (Stapel scale)
다음의 문장이나 단어가 제품 A를 얼마나 정확하게 표현하고 있는지를 평가해 주십시오.
정확하게 표현되었다고 생각하였을 경우는 ‘+’에 해당하는 수치를 선택하고, 매우 정확하다고 생각하는 경우에는 높은 수치에 마크를 하여 주십시오.
만일 적절하지 못한 표현이라고 생각하였을 경우는 ‘-’에 해당하는 수치를 선택하고, 매우 부적절한 표현이라고 생각하는 경우에는 높은 수치의’-’값에 마크를 하여 주십시오.
제품 A
+5 : ___ +5 : ___
+4 : ___ +4 : ___
+3 : ___ +3 : ___
+2 : ___ +2 : ___
+1 : ___ +1 : ___
높은 품질 사용이 편리하다 -1 : ___ -1 : ___
-2 : ___ -2 : ___
-3 : ___ -3 : ___
-4 : ___ -4 : ___
-5 : ___ -5 : ___
매트릭 척도 – 항목형 평가척도
항목형 평가척도의 구성에서 고려할 사항
균형된 척도(balanced scale) : 긍정적 카테고리 수 = 부정적 카테고리 수
불균형 척도 (unbalanced scale) : 긍정적 카테고리 수 ≠ 부정적 카테고리 수
1) 몇 점 척도를 사용할 것인가?
균형된 척도의 경우 : 제품 A의 품질은
매우 좋다 ___ 좋다 _ ν __ 보통이다___ 나쁘다 ___ 매우 나쁘다 ___
불균형 척도의 경오 : 제품 A의 품질은
가장 좋다 ___ 매우 좋다 ___ 좋다 _ ν __ 보통이다 ___ 나쁘다 ___
2) 균형된 척도와 불균형 척도
카테고리수가 많을 경우 : 정밀한 척도를 사용한다는 의미로, 측정의 변별력이 높아짐 응답자 입장에서는 카테고리의 수에 부담을 느낄 수 있고, 측정값에 대한 구분이 둔감해짐 적절한 카테고리 수를 정하는 문제는 연구대상이 누구이며,
어떠한 연구목적을 가지고 있느냐에 따라 다르게 나타날 수 있다.
3) 카테고리 수의 짝수와 홀수 차이
4) 응답의 강요성 여부
카테고리 수를 짝수로 할 것인지 또는 홀수로 할 것인지의 결정은 실제로 중립을 위하는 응답자가 얼마나 있을 건인가에 관련됨
응답자가 실제로 아무 의견이 없다면, 중간 값에 마크하게 됨
▶ 평균값이 중간값 근처에 나타나, 왜곡된 결과가 나타날 가능성이 높음
의견이 없는 응답자가 많을 것으로 예상되는 경우는 ‘무응답’, ‘잘 모르겠다’, ‘의견이 없다’
등의 카테고리를 척도에 추가시킴으로써 측정값의 정확성을 높여야 함
짝수 카테고리 : 연구자의 판단으로 중립의 태도를 갖는 응답자가 없을 것으로 예상될 때
연구자가 강제로 긍정적 또는 부정적 측면 중에서 하나를 선택하도록 만들 때 홀수 카테고리 : 중간 태도를 취하는 응답자가 많이 있을 것이라고 추측이 되는 연구
강요된 평가척도(forced rating scale) 란 ‘무응답’ . ‘잘 모르겠다’,’의견이 없다’ 등의 카 테고리를 척도에서 제거함으로써 응답자에게 반드시 어떠한 의견을 제시하도록 강요하는 척 도
항목형 평가척도의 구성에서 고려할 사항
5) 카테고리를 설명하는 표현의 형태
6) 척도를 표현하는 형태
척도의 카테고리를 설명하는 표현의 형태는 응답 결과에 영향을 미칠 수 있음
별 모양으로 척도를 표현하는 형태 :
☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆
가장 나쁘다 1 2 3 4 5 가장 좋다
척도의 카테고리를 설명하는 표현은 수치가 될 수 있으며, 간단한 문장, 그림도 될 수 있음 카테고리의 설명을 어디에 넣을 것인지 그리고 어느 정도의 간격을 둘 것인지를 결정해야 함 카테고리의 표현 형태는 응답 결과의 분포를 바꾸어 놓을 수 있음
척도를 구체적으로 표현하고자 하는 경우 매우 다양한 형태가 존재
항목형 평가척도의 구성에서 고려할 사항
신뢰도와 타당도의 개념
신뢰도 (reliability)
유사한 조건 아래서 같은 대상을 반복하여 측정하였을 경우 비슷한 결과가 얼마나 자주 나타나는지를 알아보는 것으로, 반복된 자료가 유사한 상황 아래서 어느 정도의 일관성을
나타내는지의 정도를 평가하는 개념
타당도 (validity)
연구하고자 하는 개념으로 측정값이 얼마나 정확히 잘 나타내고 있는지를 알아보는 것으로 추상적인 개념과 관측값 사이의 관계를 파악하고 평가하는 과정
0
% 0
% 0
%
측정의 신뢰성과 타당성
0
%
신뢰도 ↑ 타당도 ↑
신뢰도 ↑ 타당도 ↓
신뢰도 ↓ 타당도 ↓
신뢰도 ↓ 타당도 ↓
측정오차 : 무작위 오차와 체계적 오차
측정오차
실제값과 측정값의 차이로, 존재는 하지만 관측이 불가능한 수치
일정한 패턴이 없는 오차로, 측정값에 영향을 미치는 오차를 말함 연구자가 통제할 수 없는 수많은 요인들에 의해 발생
무작위 오차를 줄임으로써 연구의 신뢰성을 높일 수 있음 (반비례 관계)
무작위 오차 (random error)
측정 과정에서 일정한 패턴을 갖는 바이어스(bias)를 나타내는 오차 체계적 오차는 타당성과 반비례 관계를 가지고 있음
체계적 오차 (nonrandom error)
