기초통계학 레포트 - 질적 자료와 양적 자료의 차이를 구분하여 설명하고, 각각의 예를 제시하시오.

I. 서론

동아리 만족도 설문을 만든 적이 있다. 질문지에는 전공, 학년, 참여 프로그램, 만족도, 한 달 참여 횟수, 통학시간이 한꺼번에 들어 있었다. 모두 엑셀 셀 안에 들어가는 값이라 처음에는 같은 종류의 자료처럼 생각했다. 그런데 전공에 1, 2, 3이라는 숫자를 붙였다고 해서 전공 사이에 크기 차이가 생기는 것은 아니고, 통학시간 40분과 20분은 실제로 2배라는 비교가 가능했다. 같은 숫자로 기록돼도 자료가 의미하는 방식은 다르다. 기초통계에서 질적 자료와 양적 자료를 구분하는 이유는 바로 이 차이 때문이다. 자료의 성격을 잘못 읽으면 평균을 계산할 수 없는 값에 평균을 내거나, 순서만 있는 값을 정확한 간격처럼 다루는 실수를 할 수 있다.

II. 본론

1) 이름과 범주로 구분하는 질적 자료

질적 자료는 관찰 대상을 수치의 크기보다 범주나 속성으로 구분하는 자료다. 범주형 자료라고 부르기도 한다. 성별, 혈액형, 거주 형태, 선호하는 음료, 전공 계열처럼 값이 어떤 집단에 속하는지를 알려 주는 자료가 대표적이다. 숫자를 부여해 입력하더라도 그 숫자는 계산을 위한 양이 아니라 범주를 표시하는 코드일 수 있다.

예를 들어 설문에서 통학수단을 도보 1, 버스 2, 지하철 3, 자가용 4로 입력했다고 하자. 숫자만 보면 4가 2보다 2배 큰 것처럼 보이지만 그런 해석은 의미가 없다. 자가용이 버스보다 두 배라는 뜻이 아니고 지하철과 버스의 차이가 버스와 도보의 차이와 같다는 뜻도 아니다. 1부터 4까지의 숫자는 컴퓨터가 범주를 구분하기 쉽게 붙인 이름표에 가깝다. 이런 자료는 각 범주의 빈도나 비율을 세는 방식이 자연스럽다.

질적 자료는 명목척도와 서열척도로 더 나눌 수 있다. 국가기술표준원의 KOLAS 지침은 측정값을 부여하는 방법을 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도로 구분하며, 명목척도는 대상을 몇 개 범주로 나누되 범주 사이의 크기를 나타낼 수 없는 척도라고 설명한다. 혈액형이 좋은 예다. A형, B형, AB형, O형은 서로 다른 범주지만 어느 혈액형이 더 크다고 말하지 않는다.

명목자료는 서로 겹치지 않는 범주를 분명하게 정의해야 한다. 카페 이용 목적을 조사하면서 "공부", "과제", "시험 준비"를 각각 독립 범주로 두면 응답자가 어디에 체크해야 할지 애매할 수 있다. 공부라는 범주가 과제와 시험 준비를 포함할 수 있기 때문이다. 범주가 겹치면 빈도표가 깔끔하게 나와도 해석은 좋지 않다. 설문을 만들 때 분석법보다 질문과 범주 설계가 먼저 중요한 이유다.

서열자료는 범주 사이에 순서가 있다는 점에서 명목자료와 다르다. 만족도를 매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족으로 묻는 문항이 대표적이다. 응답 사이에 높고 낮음의 순서는 분명하다. 다만 매우 불만족에서 불만족으로 이동한 정도와 만족에서 매우 만족으로 이동한 정도가 정확히 같은 간격이라고 보장할 수는 없다. 숫자 1에서 5를 붙였다고 해서 사람의 만족감이 자로 잰 길이처럼 일정한 간격으로 늘어나는 것은 아니다.