척도의 종류와 의미

모델링을 하기 전에 각 측정치들이 어떤 척도에 속하는지 이해가 필요하다.

물론 변수가 명목형 변수인지, 비율형 변수인지 등에 영향을 받지 않는 모델(e.g. RandomForest, LightGBM 등)도 있지만

그렇지 않은 모델(e.g. Linear/Logistic Regression, Deep Neural Network 등)의 경우 척도에 대해 이해하고 

그에 맞게 one-hot encoding, scaling 등을 해줘야한다.

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*측정방법 4가지 (척도의 종류와 의미)

 

-질적척도 (범주형자료, 숫자들의 크기 차이가 계산되지 않는 척도)

1) 명목척도 : 측정 대상이 어느 집단에 속하는지 분류할 때 사용 (성별, 출생지 구분)

2) 순서척도 : 측정 대상의 서열관계를 관측하는 척도 (만족도, 선호도, 학년, 신용등급)

 

-양적척도 (수치형자료, 숫자들의 크기 차이를 계산할 수 있는 척도)

3) 구간척도(등간척도) : 측정대상이 갖고 있는 속성의 양을 측정하는 것으로 구간이나 구간 사이의 간격이 의미가 있는 자료 (온도, 지수)

4) 비율척도 : 간격(차이)에 대한 비율이 의미를 가지는 자료, 절대적 기준인 0이 존재하고 사칙연산이 가능하며 제일 많은 정보를 가지는 척도 (무게, 나이, 시간, 거리)

 

 

*서열척도는 명목척도와 달리 매겨진 숫자의 크기를 의미있게 활용할 수 있다. 

e.g. 1등이 2등보다 성적이 높다.

 

*구간척도는 절대적 크기는 측정할 수 없기 때문에 사칙연산 중 더하기와 빼기는 가능하지만 비율처럼 곱하거나 나누는 것은 불가능하다.

 

 

(참고) 절대적 기준인 0이 존재한다는 말의 의미?

0이 상대적인 의미일 뿐 '없을 무'의 의미가 아니다. 즉, 0도는 온도가 없다? 0시는 아무것도 없다? 가 아니다.

하지만 비율척도에서의 0은 '절대적 0'이다. 소득이 0원이다=아무 것도 가진 게 없다, 무게=0kg이다=아무 무게도 없다 등을 의미한다.

 

 

 

 

-참고문헌

"ADP 데이터 분석 전문가" (윤종식, 데이터에듀)

 

https://go-stat.tistory.com/4

조사분석- 매번 헷갈리는 척도의 종류(명목, 서열, 등간, 비율)