경영통계학 레포트 - 데이터를 수집하는 방법 중 하나인 측정의 개념과 사용되는 척도의 종류를 구체적인 예를 들어

I. 서론

수업 시간에 설문지를 만들면서 가장 쉬워 보였던 칸이 오히려 오래 걸렸다. 응답자의 전공을 경영학은 1, 공학은 2, 인문학은 3으로 적으면 숫자가 생기니 평균도 낼 수 있을 것 같았다. 잠깐 생각해 보니 경영학 1과 공학 2 사이의 차이가 공학 2와 인문학 3 사이의 차이와 같다는 뜻은 전혀 아니었다. 숫자가 적혀 있다는 사실과 수량을 잰다는 일은 같지 않았다. 경영통계학에서 측정을 배우는 까닭은 바로 이 작은 착각을 막기 위해서라고 느꼈다. 어떤 속성을 어떤 규칙으로 기록했는지 모르면 계산은 가능해도 해석은 틀릴 수 있다. 데이터는 수집 순간부터 이미 분석의 범위를 품고 있다.

II. 본론

1) 숫자를 붙이는 일과 속성을 재는 일의 차이

측정은 관찰하려는 대상의 속성에 일정한 규칙을 적용해 숫자나 기호를 부여하는 과정이다. 여기서 중요한 말은 숫자보다 규칙이다. 키를 재면 센티미터라는 공통 단위를 사용하고, 만족도를 물으면 응답자가 선택할 수 있는 범주와 순서를 미리 정한다. 전공을 조사할 때 숫자를 붙이는 까닭은 계산을 위한 양을 만든다기보다 자료를 구분하고 저장하기 편하게 만드는 데 있다. 같은 1이라도 매출 1만 원의 1과 경영학을 뜻하는 코드 1은 전혀 다른 정보를 담는다. 측정은 현실을 숫자로 복사하는 일이 아니라 관심 있는 속성을 분석 가능한 형태로 바꾸는 작업이다.

경영 현장에서는 눈에 바로 잡히지 않는 개념도 자주 측정해야 한다. 고객 충성도, 서비스 만족, 광고 호감, 구매 의도 같은 말은 자로 길이를 재듯 얻을 수 없다. 그래서 "다시 구매할 의향이 있다", "주변 사람에게 추천하고 싶다" 같은 문항을 만들고 응답 선택지를 정한다. 이때 문항이 개념을 제대로 담는지, 같은 상태를 반복 측정했을 때 결과가 크게 흔들리지 않는지도 중요하다. 타당도는 재려는 것을 제대로 재는 문제이고 신뢰도는 측정이 얼마나 일관되는가와 연결된다. 척도의 종류를 구분하는 일은 그보다 앞선 자리에서 측정값이 어떤 정보까지 가지고 있는지 확인하는 일이다.

숫자를 받았다고 바로 사칙연산을 적용하면 곤란하다. 학과 코드 1, 2, 3의 평균이 2.1이라고 해서 평균 전공이 생기지 않는다. 반면 하루 구매 횟수가 1회, 2회, 3회라면 평균 횟수는 뜻이 있다. 같은 숫자 모양이라도 부여 방식이 다르기 때문이다. 그래서 자료 입력 화면을 만들 때 변수명 옆에 측정 수준을 함께 기록하는 습관이 필요하다. 측정 수준은 자료를 어떤 방식으로 요약할지, 어떤 그래프를 쓸지, 어떤 통계 기법을 적용할지 판단하는 출발점이 된다.

측정에는 관찰 오차도 끼어든다. 카페 만족도 조사를 점심시간에만 받으면 붐비는 시간의 불편이 응답에 강하게 반영될 수 있고, 직원이 바로 옆에 서 있으면 불만을 솔직히 적지 않는 사람도 있다. 체중계가 늘 1kg 높게 표시된다면 측정 도구 쪽 문제도 생긴다. 숫자를 모으는 행위만으로 자료의 질이 보장되지 않는 셈이다. 질문 문구, 측정 환경, 응답 방식, 도구 상태가 함께 관리되어야 한다. 척도를 구분하는 공부가 실제 조사 설계와 붙어 있는 이유도 여기 있다.

2) 네 척도가 허용하는 비교의 범위