경영과학 레포트 - 변수와 척도의 개념을 설명하고, 척도의 종류(명목, 서열, 등간, 비율)를 예를 들어 설명하시오.

I. 서론

설문조사 파일을 받아 숫자부터 평균 내려고 하면 금방 이상한 장면을 만난다. 학과를 경영학과 1, 경제학과 2, 컴퓨터공학과 3으로 입력했다고 해서 평균 학과가 2.1이라고 말할 수는 없다. 만족도를 매우 불만 1에서 매우 만족 5까지 적었다고 해서 4와 2의 차이가 2배의 만족을 뜻하는 것도 아니다. 숫자가 붙었다는 사실만으로 모두 같은 계산을 할 수 있는 것은 아니다. 경영과학에서 자료를 다루려면 무엇을 측정한 값인지, 그 숫자에 어느 정도의 의미가 들어 있는지를 먼저 확인해야 한다.

변수와 척도는 그 확인을 위한 기본 언어다. 변수는 관찰 대상에 따라 값이 달라질 수 있는 특성이고, 척도는 그 특성에 값을 부여하는 규칙과 측정 수준을 말한다. 같은 숫자 3이라도 고객유형 코드 3, 만족도 3점, 섭씨 3도, 구매수량 3개는 계산 가능한 범위가 다르다. 명목, 서열, 등간, 비율 척도를 구분하면 어떤 통계량과 분석을 써도 되는지 판단하기 쉬워진다.

II. 본론

1) 숫자로 바꾸기 전에 정해야 하는 변수의 뜻

변수는 사람, 기업, 제품, 시간 같은 관찰 단위마다 다른 값을 가질 수 있는 속성이다. 대학생을 조사한다면 전공, 학년, 통학시간, 한 달 교통비, 강의 만족도 등이 변수가 될 수 있다. 편의점을 분석한다면 하루 방문객 수, 평균 구매액, 날씨, 행사 여부가 변수가 된다. 변수라고 해서 반드시 숫자일 필요는 없다. 전공이나 결제수단처럼 범주로 나타나는 값도 변수이고, 매출액이나 시간처럼 수치로 나타나는 값도 변수다.

연구나 경영분석에서는 개념을 실제 변수로 바꾸는 과정이 중요하다. "고객 충성도"라는 말은 그대로는 계산하기 어렵다. 재구매 횟수, 추천 의향 점수, 멤버십 유지기간처럼 관찰 가능한 값으로 정해야 자료가 된다. 같은 충성도라는 개념도 무엇으로 측정했는지에 따라 결과의 뜻이 달라진다. 재구매 횟수는 행동을 보고, 추천 의향은 태도를 본다. 변수 이름만 비슷하다고 같은 정보를 주는 것은 아니다.

변수는 역할에 따라 구분할 수도 있다. 광고 노출이 구매의향에 미치는 영향을 분석한다면 광고 노출 정도를 원인 쪽 변수로 두고 구매의향을 결과 쪽 변수로 둘 수 있다. 다른 조건이 결과에 영향을 줄 수 있으므로 연령, 기존 구매경험 같은 변수도 함께 고려할 수 있다. 다만 변수 역할은 연구 질문에 따라 바뀐다. 한 분석에서 결과였던 매출액이 다른 분석에서는 직원배치 결정의 입력값으로 쓰일 수 있다. 변수는 이름보다 분석에서 맡는 기능을 봐야 한다.

척도는 변수의 값을 어떤 규칙으로 나타냈는지 말한다. 숫자를 붙이는 것 자체보다 숫자 사이에 어떤 관계가 허용되는지가 핵심이다. 학과 코드의 1과 2는 서로 다른 범주라는 뜻만 가진다. 대회 순위의 1과 2는 앞뒤 순서를 가진다. 섭씨온도의 10도와 20도는 간격 비교가 가능하지만 20도가 10도의 2배로 뜨겁다고 말하기 어렵다. 무게 20kg과 10kg은 2배라는 비율 해석이 가능하다.