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소개글

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목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 측정의 개념
1. 정의
2. 중요기능
3. 측정의 3대 조건

Ⅲ. 측정의 지도

Ⅳ. 측정과 측정척도
1. 서스톤 척도(Thurstone Scale)
2. 리커트 척도(Likert Scale)
1) 리커트척도란
2) 방법
3) 장점
4) 단점
5) 문항분석법
3. 거트만 척도(Guttman Scale)
4. 보가더스의 사회거리척도
5. 오스굳(Osgood)의 의미분별척도
1) 어떤 대상이 개인에게 주는 의미를 측정하는 방법
2) 척도의 각 항목 양끝에 서로 대칭적, 반대적 의미를 가지는 2개의 형용사를 놓고 그 사이를 7점 또는 5점 척도로 나누어 놓는다
3) 인간들이 가지는 의미적 판단내지 내연적 의미는 대체로 3가지 차원으로 구성

Ⅴ. 측정과 측정수준

Ⅵ. 측정과 측정값
1. 측정값의 분포
2. 측정의 오차
1) 개인적 오차(human error)
2) 주기적 오차(periodic/systematic error)
3) 우발적 오차(random error)

참고문헌

본문내용

사용하는 데 있어 측정수준을 구분하지 못하고 사용하게 되면, 어떤 경우에는 매우 유식한 거짓말을 할 수도 있다. 고급한 통계분석기법의 하나인 회귀분석이 매우 다양하게 이용되고 있지만, 이는 대부분의 경우 등간척도 이상의 측정수준을 갖는 자료일 때만 이용이 가능하다. 그런데 이를 명목척도로 구성된 자료로 회귀분석을 했다고 가정해 보라. 분석이 될 리도 없겠지만 됐다고 하더라도 거짓말에 불과하다. 물론 극단적인 예지만, 측정수준의 구별이란 바로 이렇게 어떠한 통계기법을 쓰느냐와 바로 연관된 것이다.
측정수준의 구별의 실익을 이야기하는 데 빼놓을 수 없는 것이 ‘측정계층(hierarchy of measurement)’이다. 기술통계분석 중 가장 많이 쓰이는 중앙경향의 측정을 가지고 말하면, 비척도를 가지고는 평균이나 중위수, 최빈수를 다구할 수 있지만, 서열척도로는 평균을 구할 수 없으며, 명목척도로는 최빈수밖에 구할 수 없는 것이다. 이렇듯 측정수준 간에는 그 측정의 정확도에 따라 계산방법이 달라짐을 표현한 말이다.
예를 들어 한 무리의 여성이 있다고 하자. 이들 여성의 평균키는 165cm, 중위수는 163cm, 최빈수는 164cm라고 표현할 수 있다. 또, 이들 여성의 정치참여에 대한 의견을 종합해보니 중간의견(중위수)은 찬성으로 나타났으며, 가장 많은 의견은(최빈수) 잘 모르겠다로 나타났다. 그리고 이들의 머리스타일중 가장 많은 것은(최빈수) 파마머리라고 묘사할 수 있다. 그러나 이중 정치참여에 대한 평균의견이 반대라고 한다던가, 평균적인 헤어스타일은 파마머리라고 하는 것은 통계학적으로 틀린 표현이 되는 것이다.
그러나 사회과학의 연구에 있어서 서열척도를 등간척도처럼 생각하여 자료를 처리한 경우는 흔하다. 즉, 5점 척도로 측정하는 경우 그 값은 엄밀히 등간성이 있다고 하기는 어려우나 자료처리한 후의 결과가 큰 차이를 보이지 않아 이를 등간적 자료로 간주하는 경우가 그것이다.
Ⅵ. 측정과 측정값
1. 측정값의 분포
- 동일한 가공물의 치수측정 => 분산이 발생
- 가우스 분포(정규분포, Gauss distribution)
x : 측정값, f(x) : 확률밀도, μ : 모평균, σ : 표준편차
- 평균(mean value) : 분산의 중심점, ,
n : 모집단의 개수(모평균), 샘플의 개수(시료평균)
- 편차(deviation) : 임의의 측정값과 모평균값 간의 차,
* 잔차(residual) = 임의의 측정값 - 시료평균
- 평균편차(aver. dev.) : 측정계측기의 정밀도 판단,
* 평균잔차 : 잔차의 절대값의 평균
- 표준편차(standard dev.) :
* 시료표준편차 :
2. 측정의 오차
- 오차 = 측정값 - 참값
- 오차율 = 오차/참값
- 오차의 종류
1) 개인적 오차(human error)
-눈금을 잘못 읽은 경우, 계산오차, 부적당한 계측기, 영점조정 문제
-주변영향 등 특정한 영향을 보정하지 않은 경우
2) 주기적 오차(periodic/systematic error)
-가공계 자체의 고유한 성질, 재현성(동일한 조건에서 동일한 오차 발생)
-진동, 변형 등 수학적인 해석을 통해 보정(compensation)이 가능한 오차
-차단과 보정을 통한 저감 대책
3) 우발적 오차(random error)
-동일한 조건하에서도 가공계가 다른 오차량을 나타낸다.
-수학적인 표현과 오차의 완전한 제거가 어렵다.
-채터(chatter)나 마찰현상, 외부로부터의 잡음(noise)
-차단에 의한 저감 대책이 대부분
- 정밀도(precision)와 정확도(accuracy)
정밀도 : 원하는 측정값에서의 散布(dispersion)의 정도로 판단
우연오차에 의한 변화
일반적으로 σ값을 말한다. (±0.01mm, 20±0.005℃)
정확도 : 실제 측정값이 원래의 목표값에 근접한 정도로 판단
주기적인 오차에 의한 변화
(모)평균 - 목표값
참고문헌
ⅰ. 김정주 외 1명, 측정 용어에 대한 유아의 표상 분석, 한국영유아보육학회, 2011
ⅱ. 김주후, 측정도구의 이해와 개발, 성인간호학회, 2008
ⅲ. 문영복 외 2명, 측정수준과 측정자원의 상관관계 분석, 목원대학교사회과학연구소, 1989
ⅳ. 박종찬 외 4명, 측정 개념을 가르치기 위한 실험수업 모듈 개발과 수업적용 효과, 한국물리학회, 2009
ⅴ. 이형우, 측정과 척도의 이해, 동국대학교, 2004
ⅵ. 함미라 외 1명, 과학기술국민이해 측정도구 개발 및 조사연구, 한국과학문화재단, 2000

키워드

측정,   측정척도,   측정수준,   측정값,   척도