명목, 서열, 등간, 비율척도의 이해와 사회복지 연구 적용

1. 사회복지 연구에서 척도의 중요성 및 역할

 사회복지 연구는 다양한 사회적 문제를 탐구하고, 이를 해결하기 위한 효과적인 방안을 마련하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 연구자는 데이터를 정확하게 수집하고 분석해야 하며, 이를 위해 적절한 측정 척도를 선택하는 것이 매우 중요하다. 척도는 연구자가 수집한 데이터를 분류하고 해석하는 데 사용되는 도구로, 연구의 신뢰성과 타당성을 보장하는 데 핵심적인 역할을 한다. 연구에서 사용하는 척도는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도로 구분된다. 이들 척도는 각각 다른 수준의 측정 가능성을 제공하며, 연구 데이터의 성격과 연구 목적에 따라 적절하게 선택된다. 예를 들어, 명목척도는 데이터를 단순히 분류하고 식별하는 데 사용되는 반면, 서열척도는 데이터 간의 순서를 부여하여 상대적 위치를 파악하는 데 유용하다. 등간척도는 일정한 간격을 가진 데이터를 분석할 수 있도록 하며, 비율척도는 절대적인 '0'점을 가지고 있어 데이터 간의 비율 비교와 모든 수학적 연산이 가능하다. 사회복지 연구에서 이들 척도를 올바르게 활용하는 것은 연구의 정확성을 높이는 데 필수적이다. 각 척도는 데이터의 성격과 연구자의 분석 목표에 따라 적절하게 선택되어야 하며, 이를 통해 연구자는 대상 집단의 특성과 사회적 문제의 본질을 보다 명확하게 이해할 수 있다. 이 글에서는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 개념과 특징을 상세히 설명하고, 각 척도의 활용 사례와 사회복지 연구에서의 적용 방법에 대해 깊이 있게 논의할 것이다. 이를 통해 연구자가 다양한 사회복지 문제를 탐구하고 해결하는 데 필요한 방법론적 기초를 제공하는 것을 목표로 한다.

 

2. 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 개념

 사회복지조사론에서 사용하는 척도는 연구에서 중요한 역할을 하며, 데이터의 수집, 분석, 해석 과정에서 다양한 방식으로 적용된다. 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도는 각각의 척도가 제공하는 측정 수준에 따라 연구의 질과 결과 해석에 큰 영향을 미친다. 아래에서 각 척도에 대해 더욱 구체적으로 알아볼 것이다.

 

• 명목척도 (Nominal Scale)
   명목척도는 데이터를 범주화하여 구분하는 가장 단순한 형태의 척도다. 이 척도에서는 연구 대상들이 상호 배타적인 범주로 나뉘며, 각 범주에는 특별한 의미나 순서가 없다.
  • 특징
    • 식별 목적: 명목척도의 주요 기능은 대상의 식별이다. 예를 들어, 설문조사에서 응답자의 성별을 남성과 여성으로 구분하거나, 혈액형을 A형, B형, AB형, O형으로 구분하는 경우가 해당된다.
    • 범주 간의 비교 불가능: 명목척도에서는 범주 간의 크기나 순서를 비교할 수 없다. 즉, 하나의 범주가 다른 범주보다 '더 크다'거나 '더 작다'는 의미를 가질 수 없다. 예를 들어, 혈액형 A형이 B형보다 우수하다거나 열등하다는 판단은 명목척도에서 불가능하다.
    • 숫자의 사용: 때때로 명목척도에서 범주를 구분하기 위해 숫자를 사용할 수 있지만, 이 숫자는 단순히 범주를 식별하기 위한 기호일 뿐, 수치적 의미를 갖지 않는다. 예를 들어, '남성'을 1, '여성'을 2로 코딩할 수 있지만, 1과 2의 수학적 차이는 의미가 없다.
  • 적용 예시
    • 성별: 남성, 여성
    • 종교: 기독교, 불교, 이슬람교, 힌두교 등
    • 거주 지역: 서울, 부산, 대구 등
    • 정당 지지 여부: 지지한다, 지지하지 않는다
• 서열척도 (Ordinal Scale)
   서열척도는 대상 간의 순서를 부여하는 척도로, 명목척도보다 한 단계 더 발전된 형태다. 여기서는 각 범주에 순위가 부여되지만, 범주 간의 간격은 명확하게 정의되지 않는다.
  • 특징
    • 순서 부여: 서열척도의 핵심은 대상 간의 서열 또는 순위가 있다는 점이다. 예를 들어, 교육 수준을 '초등학교 졸업', '중학교 졸업', '고등학교 졸업', '대학 졸업' 등으로 나누어 서열을 부여할 수 있다.
    • 간격의 불명확성: 각 범주 간의 차이는 명확하지 않다. 예를 들어, '만족도'를 조사할 때 '매우 만족'과 '만족' 사이의 차이가 '만족'과 '보통' 사이의 차이와 동일하다고 할 수 없다. 이로 인해, 서열척도는 순위는 알 수 있지만, 정확한 차이를 알기 어려운 경우에 적합하다.
    • 비교는 가능하나 수치적 연산은 불가: 서열척도에서는 순서에 따른 비교는 가능하지만, 정확한 간격이 없기 때문에 평균이나 표준편차와 같은 수치적 연산은 적합하지 않다.
  • 적용 예시
    • 학력 수준: 초등학교 졸업, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학 졸업
    • 소득 수준: 저소득, 중간소득, 고소득
    • 사회적 지위: 하류층, 중류층, 상류층
    • 만족도: 매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족
• 등간척도 (Interval Scale)
   등간척도는 서열척도의 순서화된 범주뿐만 아니라, 각 범주 간의 간격이 동일한 척도다. 이 척도에서는 데이터 간의 차이를 측정할 수 있지만, 절대적인 '0'점이 존재하지 않는다.
  • 특징
    • 동일 간격: 등간척도의 가장 큰 특징은 범주 간의 간격이 일정하다는 점이다. 예를 들어, 온도를 섭씨로 측정할 때 10도와 20도 사이의 차이는 20도와 30도 사이의 차이와 동일하다.
    • 절대적 '0'의 부재: 등간척도에는 절대적인 '0'점이 존재하지 않는다. 예를 들어, 섭씨 0도는 온도의 부재를 의미하지 않으며, 단지 임의로 정한 기준일 뿐이다.
    • 비교와 연산 가능: 등간척도에서는 두 값 간의 차이를 비교할 수 있으며, 평균 등의 수치적 연산이 가능하다. 그러나 비율 계산은 불가능하다. 예를 들어, 20도가 10도의 두 배라고 할 수 없다.
  • 적용 예시
    • 온도 (섭씨, 화씨): 0도, 10도, 20도 등
    • 지능지수 (IQ): 90, 100, 110 등
    • 시간 (연도): 1990년, 2000년, 2010년 등 (단, 연대 측정에서 0이 의미를 가지지 않기 때문에 비율 계산은 불가능)
• 비율척도 (Ratio Scale)
   비율척도는 모든 척도 중에서 가장 높은 수준의 측정 도구로, 등간척도의 특성을 모두 포함하면서도 절대적인 '0'점을 가진다. 이로 인해 범주 간의 비율 비교와 모든 수학적 연산이 가능하다.
  • 특징
    • 절대적 '0'의 존재: 비율척도의 중요한 특징은 절대적인 '0'이 존재한다는 점이다. '0'은 측정 대상의 속성이 완전히 부재함을 의미한다. 예를 들어, '0kg'은 무게가 전혀 없음을 나타낸다.
    • 비율 계산 가능: 비율척도에서는 두 값 간의 비율을 정확하게 계산할 수 있다. 예를 들어, 10kg은 5kg의 두 배이며, 20분은 10분의 두 배라고 할 수 있다.
    • 모든 연산 가능: 비율척도는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등 모든 수학적 연산이 가능하다. 이를 통해 데이터의 중앙값, 평균, 비율 등을 계산할 수 있다.
  • 적용 예시
    • 몸무게: 0kg, 50kg, 75kg 등
    • 키: 0cm, 150cm, 180cm 등
    • 소득: 0원, 100만원, 200만원 등
    • 시간: 0초, 30초, 60초 등

 

 명목척도는 데이터의 단순한 분류와 식별에 사용되며, 서열척도는 데이터 간의 순위를 매길 수 있지만 간격을 측정할 수 없다. 등간척도는 일정한 간격을 가진 순위 데이터를 제공하지만 절대적인 '0'이 없으며, 비율척도는 절대적인 '0'점을 가지고 있어 비율 비교와 모든 수학적 연산이 가능하다. 이들 척도는 사회복지 연구에서 데이터를 수집하고 분석하는 데 있어 중요한 역할을 하며, 연구자가 적절한 척도를 선택하는 것은 연구의 결과를 정확하게 해석하는 데 필수적이다.

 

3. 각 척도의 활용 사례와 사회복지 연구에서의 적용 방법

 각 척도는 사회복지 연구에서 데이터의 성격에 따라 적절하게 활용되며, 연구 목적에 따라 다양한 방법으로 적용된다. 아래에서는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 활용 사례와 사회복지 연구에서의 구체적인 적용 방법을 알아보고자 한다.

 

• 명목척도 (Nominal Scale)
  • 활용 사례
     명목척도는 대상을 범주화하여 분류하는 데 사용된다. 이러한 범주는 서로 상호 배타적이며, 수량적으로 비교가 불가능하다.
    • 사례 1: 클라이언트의 성별 조사
       사회복지 연구에서 성별은 남성, 여성, 기타 등으로 분류된다. 연구자는 이 데이터를 이용해 남성과 여성 간의 서비스 이용 패턴 차이를 분석할 수 있다. 성별에 따른 프로그램 참여율, 서비스 만족도 등의 차이를 살펴봄으로써, 성별에 따른 특화된 서비스를 개발하는 데 활용될 수 있다.
    • 사례 2: 주거지 유형 조사
       조사 대상자들이 거주하는 주거지의 유형(아파트, 단독주택, 오피스텔 등)을 명목척도로 분류할 수 있다. 이 정보를 통해 특정 주거지 유형에 거주하는 사람들이 특정 사회복지 서비스를 더 많이 필요로 하는지, 혹은 주거지 유형에 따라 서비스 접근성에 차이가 있는지를 연구할 수 있다.
  • 적용 방법
    • 분류 및 빈도 분석: 명목척도는 주로 데이터를 분류하고 그 빈도를 분석하는 데 사용된다. 사회복지 연구에서는 성별, 인종, 거주지, 서비스 이용 여부 등과 같은 명목척도 변수를 빈도 분석하여 특정 범주의 클라이언트 비율을 파악할 수 있다.
    • 교차분석 (Cross-Tabulation): 명목척도는 교차분석에 자주 활용된다. 예를 들어, 성별과 주거지 유형 간의 교차분석을 통해 남성보다 여성이 특정 주거지 유형에서 더 많이 거주하는지 파악할 수 있다.
• 서열척도 (Ordinal Scale)
  • 활용 사례
     서열척도는 대상을 순위로 나열할 수 있으며, 데이터 간의 상대적 위치를 비교할 수 있다.
    • 사례 1: 경제적 자립 수준 평가
       사회복지 연구에서 클라이언트의 경제적 자립 수준을 '매우 낮음', '낮음', '보통', '높음', '매우 높음' 등으로 평가할 수 있다. 이 서열척도 데이터를 통해 연구자는 경제적 자립 수준에 따른 복지 서비스 이용 패턴을 분석하거나, 자립 수준이 낮은 계층을 대상으로 한 서비스 개선 방안을 모색할 수 있다.
    • 사례 2: 교육 수준 평가
       클라이언트의 교육 수준을 '초등학교 졸업', '중학교 졸업', '고등학교 졸업', '대학교 졸업', '대학원 졸업' 등으로 서열화할 수 있다. 이를 바탕으로 교육 수준이 사회적 자립, 고용 기회, 복지 서비스 이용 등과 어떤 상관관계를 가지는지 분석할 수 있다.
  • 적용 방법
    • 순위 분석: 서열척도는 순위를 기반으로 한 분석에 활용된다. 사회복지 연구에서 클라이언트의 생활 만족도를 '매우 불만족'부터 '매우 만족'까지 서열화하여 분석함으로써, 만족도에 따라 클라이언트의 복지 서비스 이용 패턴을 파악할 수 있다.
    • 중앙값 사용: 서열척도에서는 중앙값이 자주 사용된다. 예를 들어, 설문조사에서 응답자들의 만족도를 서열척도로 측정한 후, 전체 응답자의 중앙값을 통해 대다수 응답자의 만족도 수준을 파악할 수 있다.
    • 비교 분석: 서열척도 변수를 이용해 집단 간 비교 분석이 가능하다. 예를 들어, 소득 수준에 따른 복지 서비스 이용 만족도를 비교하여 특정 소득층이 복지 서비스에서 더 큰 불만을 가지고 있는지 확인할 수 있다.
• 등간척도 (Interval Scale)
  • 활용 사례
     등간척도는 데이터 간의 간격이 일정한 척도로, 수치 간의 차이를 분석할 수 있지만 절대적 '0'이 없는 데이터에 적합하다.
    • 사례 1: 클라이언트의 심리적 스트레스 수준 측정
       클라이언트의 심리적 스트레스 수준을 '0'부터 '100'까지의 점수로 측정할 수 있다. 이 점수는 등간척도로, 연구자는 점수 간의 차이를 분석하여 스트레스 수준이 높은 클라이언트를 대상으로 한 심리상담 프로그램의 효과를 연구할 수 있다.
    • 사례 2: 복지 프로그램 만족도 조사
       복지 프로그램에 대한 클라이언트의 만족도를 1부터 10까지의 등간척도로 평가할 수 있다. 이 데이터를 이용해 프로그램 개선의 필요성을 판단하거나, 다양한 프로그램 간의 상대적 만족도를 비교할 수 있다.
  • 적용 방법
    • 평균 및 표준편차 계산: 등간척도 데이터는 평균, 표준편차 등을 계산하여 연구자에게 유의미한 통계 정보를 제공한다. 예를 들어, 클라이언트의 심리적 스트레스 평균 수준을 계산하여 전체 클라이언트 집단의 심리 상태를 파악할 수 있다.
    • 상관 분석: 등간척도 데이터를 사용해 두 변수 간의 상관관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로그램 만족도 점수와 심리적 스트레스 점수 간의 상관관계를 분석하여, 만족도가 높을수록 스트레스가 낮아지는지를 연구할 수 있다.
    • 회귀 분석: 등간척도 데이터를 회귀 분석에 활용하여, 특정 변수(예: 교육 수준)가 다른 변수(예: 소득 수준)에 미치는 영향을 분석할 수 있다.
• 비율척도 (Ratio Scale)
  • 활용 사례
     비율척도는 절대적인 '0'점이 존재하고, 수치 간의 비율을 정확히 비교할 수 있는 가장 정교한 척도다.
    • 사례 1: 소득 조사
       클라이언트의 월 소득을 비율척도로 측정하여, 절대적 소득 수준을 분석할 수 있다. 이 데이터를 통해 소득 수준에 따른 복지 서비스 접근성, 소득과 생활 만족도의 관계 등을 연구할 수 있다.
    • 사례 2: 일일 활동 시간 조사
       클라이언트가 하루 동안 특정 활동에 소비하는 시간을 조사하여, 시간을 비율척도로 측정할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트가 하루에 운동에 할애하는 시간이 평균적으로 얼마인지, 그 시간이 건강 상태와 어떤 관계가 있는지를 분석할 수 있다.
  • 적용 방법
    • 비율 비교: 비율척도는 비율 비교가 가능하다. 예를 들어, 두 그룹의 평균 소득을 비교하여 한 그룹의 소득이 다른 그룹의 소득보다 몇 배 높은지 분석할 수 있다.
    • 모든 통계적 연산: 비율척도는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등 모든 수학적 연산이 가능하다. 이를 통해 연구자는 중앙값, 평균, 표준편차, 비율 등을 계산하고 분석할 수 있다.
    • 정규화 및 스케일링: 비율척도 데이터를 정규화하여 분석할 때 편리하다. 예를 들어, 소득 데이터를 연구 목적에 맞게 정규화하여, 소득 불균형 정도를 쉽게 파악할 수 있다.
    • 회귀 및 분산 분석: 비율척도는 회귀 분석이나 분산 분석에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 클라이언트의 운동 시간(비율척도)과 체질량 지수(BMI) 간의 관계를 회귀 분석하여, 운동이 BMI에 미치는 영향을 연구할 수 있다.

 

 사회복지 연구에서 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도는 각기 다른 데이터 유형과 연구 목적에 따라 활용된다. 명목척도는 주로 데이터를 분류하고 식별하는 데 사용되며, 서열척도는 순위를 통해 상대적 위치를 파악하는 데 유용하다. 등간척도는 데이터 간의 차이를 정확하게 측정할 수 있는 척도로, 평균과 상관 분석 등에 사용된다. 비율척도는 절대적 '0'이 존재하여 모든 수학적 연산과 비율 비교가 가능하다. 연구자는 이들 척도를 적절하게 선택하고 활용함으로써 연구의 신뢰성과 타당성을 높일 수 있다.

 

4. 척도의 올바른 선택과 사회복지 연구의 신뢰성 확보

 사회복지 연구에서 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 정확한 이해와 활용은 연구의 신뢰성과 타당성을 보장하는 데 필수적이다. 각 척도는 고유한 특성과 적용 가능성을 가지고 있으며, 연구자는 연구 목적에 맞게 적절한 척도를 선택함으로써 데이터를 효과적으로 분석하고 해석할 수 있다. 명목척도는 데이터를 단순히 분류하고 식별하는 데 사용되며, 사회복지 연구에서 다양한 집단 간의 특성을 구분하는 데 유용하다. 서열척도는 데이터 간의 순위를 부여하여 상대적 위치를 파악하는 데 도움을 주며, 클라이언트의 만족도나 경제적 자립 수준과 같은 비교 분석에 활용된다. 등간척도는 일정한 간격을 가진 데이터를 다루기 때문에 차이를 측정하고 평균이나 상관관계와 같은 수치적 분석을 가능하게 한다. 비율척도는 절대적인 '0'점을 가지고 있어 데이터 간의 비율을 정확하게 비교할 수 있으며, 모든 수학적 연산이 가능하다는 점에서 가장 정교한 분석 도구로 활용된다. 이러한 척도들은 연구자가 데이터의 본질을 깊이 이해하고, 사회복지 분야에서 발생하는 다양한 문제를 정확하게 분석할 수 있도록 돕는다. 올바른 척도의 선택과 적용은 연구 결과의 타당성을 높이며, 이를 통해 사회복지 정책과 프로그램의 개발 및 개선에 실질적인 기여를 할 수 있다. 특히, 사회복지 연구에서는 각 척도의 특성을 충분히 고려하여 데이터를 분석함으로써, 클라이언트의 복지 향상과 사회적 문제 해결에 효과적인 전략을 제시할 수 있다. 결론적으로, 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도는 사회복지 연구의 필수적인 도구로, 연구의 목적과 데이터의 특성에 따라 신중하게 선택되어야 한다. 연구자가 이러한 척도를 적절하게 활용할 때, 연구는 보다 높은 신뢰성을 가지게 되며, 이를 통해 사회복지 실천 현장에서 클라이언트의 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 각 척도의 활용과 적용은 사회복지 연구의 근간을 이루는 중요한 방법론적 기초로서, 연구자는 이를 통해 실증적이고 체계적인 연구를 수행할 수 있다.