[사회복지조사론] 대표적인 서열척도의 종류(등간척도 포함)

리커트 척도(총화평정척도) - 서열척도

 

 

- 평정척도를 변형시킨 것

- 각 문항 → 상관관계가 높은 측정항목을 가지고 있다.

- 각 항목의 단순 합산을 통해 서열성을 산출하는 척도

- 문항 간 내적일관성이 높아야 한다.

- 보통 5점 척도(전혀 그렇지 않다, 그렇지 않다, 보통이다, 그렇다, 매우 그렇다)를 사용하며 응답자의 수준이나 필요 측정정보의 수에 따라 3점~7점으로 구성된다.

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☞ 리커트 척도의 장점과 단점

- 장점

→ 판단자(judge)가 따로 없어도 피조사자의 응답만으로 문항분석이 가능 → 척도 구성이 쉬워 시간과 비용이 절감 → 높은 신뢰도와 타당도 확보 가능 → 평가자의 주관적 개입 배제 가능 → 항목에 대한 응답 범위의 설정에 따라 측정의 정밀성 확보 가능

- 단점

→ 얻어진 총점은 등간변수로 취급되지만, 실제로는 척도간격이 불명확한 서열척도이다. → 문항분석의 절차는 기술적 수준에서의 내적 일관성을 다루는 것인지, 이론적 타당성을 검증하지는 못한다. → 총점이 뜻하는 바가 불명확

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☞리커트 척도 예시

 

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보가더스의 사회적 거리감 척도 - 서열척도

 

 

- 서열척도 중 누적척도 의 한 유형

- 소수민족, 사회계급 등에 대한 사회적 거리감 정도를 측정 하기 위해 하나의 연속성을 가진 문항들로 구성된 척도이다.

- 이 척도는 각 점 간을 등 간격 가정 , 평점 기준 X

- 신뢰도 측정시 → 재검사법을 사용

- 타당도 측정시 → 집단비교법을 사용

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☞ 보가더스 사회적거리감 척도의 장점과 단점

- 장점

→ 집단 간의 거리를 측정하는 데 매우 유용하다. → 적용범위가 넓다. → 예비조사에 활용하기 좋다. → 사회적 거리감 측정 하는 척도 중에서 연속체의 개념을 최초로 도입 하였다.

- 단점

→ 조사의 정확성 확보가 어렵다. → 하나의 척도를 사용하지 않고 7개의 서열화된 척도를 연속체상에 배치하여 응답자들이 하위응답과 상위응답까지 혼합적으로 선택하여 논리적으로 맞지 않다.(그 만큼 활용 가능성이 적음) → 인위적 조작성이 강하여 실제 사용에서는 활용이 제한된다.

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☞보가더스 사회적거리감 척도 예시

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거트만의 척도법(척도도식법 또는 척도분석법)

 

 

- 단일차원적 특성, 태도, 현상 등을 측정하기 위해 마련된 누적척도의 한 방법이다.

ㅁ 단일차원적 특성: 척도가 누적되어 하나의 변수를 측정하는 것을 말한다. → 즉, 하나의 변수를 측정하기 위해 척도를 가장낮은 난이도에서 가장높은 난이도 순으로 누적적으로 구성한 것이다. ​ ㅁ 누적성의 가정: 강한 태도를 갖는 문항에 긍정적 태도의 표명은 약한 태도에 대한 문항에서도 긍정적일 것이라 가정(→ 즉, 이를 토대로 약한 태도 부터 강한 태도 순으로 문항을 구성해 나간다)

- 거트만 척도에서 연구자가 만든 척도가 완벽한 거트만 척도와 일치하는 정도

즉, 단일차원성과 누적성의 가정에 얼마나 부합하는가를 검증하기 위해 재생계수를 활용하여 이를 파악한다.

- 재생계수(CR)는 ' 1 ' 일때 가장 완벽한 척도구성 가능성을 가지는데, 최소 0.90 이상은 되어야 한다.

- 사회적 거리 척도의 경우도 거트만 척도의 한 부분에 해당한다.

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☞ 거트만 척도의 예시

1번 예시(참고로 1번이 가장 강한태도, 5번이 가장 약한태도이다. 즉, 1번에 긍정하면 나머지 2~5번의 태도에도 긍정한다고 가정한다.)

2번 예시) 다음 문항 중 동의하는 문항에 체크해 주세요

A 이민자들이 당신의 국가에서 생활할 수 있게 허락할 의향이 있는가? (가장 낮은 난이도) B 이민자들이 당신의 사회에서 생활할 수 있게 허락할 의향이 있는가? C 이민자들이 당신의 이웃과 함께 생활할 수 있게 허락할 의향이 있는가? D 이민자들이 당신 바로 옆집에서 생활할 수 있게 허락할 의향이 있는가? E 당신이 당신의 아이를 이민자와 결혼하도록 허락할 의향이 있는가? (가장 높은 난이도)

 

=> 이 예시에서 D를 선택했다면 낮은 태도에 해당하는 A,B,C에는 자동으로 동의한 것으로 가정한다.(물론, 실제로는 꼭 아닐 수도 있다는 점이 문제)

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2번 예시 출처) 거트만 척도 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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소시오매트리(Sociometry)- 집단 내 구성원 간 거리

 

 

- 집단 내 개인의 선택, 커뮤니케이션 및 상호작용 형태에 관한 자료를 수집하고 분석하는 많은 방법들을 지칭하는 포괄적인 용어이다.

- 쉽게 말해, 집단 내 구성원 간​에 일어나는 대인관계에 대한 자료를 수집하여 분석하고 해석하는 방법들의 총체이다.

- 이는 보가더스의 사회적 거리척도와 마찬가지로 사회적거리를 측정하는 척도

- 보가더스는 집단 간 거리를 측정했다면, 이는 집단 내 구성원 간의 거리를 측정한다.

- 이는 소집단 내의 구성원들 사이에 가지는 호감과 반감을 측정하거나 또는 이러한 감정에 의해서 나타나는 집단구조에 관심을 갖는다.

- 도표화와 해석: 작성한 질문에 대해 응답자가 응답한 것을 분석하고 해석하기 위해서는 소시오그램, 소시오매트릭 행렬, 소시오메트릭 지수 등을 사용한다.

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☞ 소시오매트리의 장점과 단점

- 장점

→ 자료수집이 경제적, 자연적, 신축적이다. → 계량화 가능성 ↑ → 적용범위가 넓다.​

- 단점

→ 조사대상에 대한 체계적 이론 검토를 하지 않는다. → 신뢰도와 타당도에 대한 고찰없이 측정결과를 받아들이는 경향이 있다. → 측정기준과 자료의 처리에 소홀한 경향이 있다.

 

☞ 소시오매트리 예시

1) 소시오 그램: 그림

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2) 소시오매트릭 행렬(또는 소시오매트릭스): 표

소시오매트릭스(행렬표)

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의미분화(의미차별화/어의차이) 척도

 

 

- 측정하고자 하는 개념에 함축되어 있는 의미를 평가 하기 위한 기법이다.

- 일직선으로 도표화된 척도의 양 극단에 대칭적 표현이나 형용사의 연속선상에 응답자로 하여금 5점 또는 7점중에서 해당하는 부분에 평가하도록 하는 방법이다.

- 기업의 이미지와 관련하여 자주 사용하는 만큼 간편하게 활용하기 좋다.

- 이 척도는 일반적으로 의견이나 태도를 몇 개의 차원에 따라 측정함으로써 그 차이를 좀 더 명확히 하고자 만들어졌다.

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☞ 의미분화 척도의 장점과 단점

- 장점

→ 사용하기 쉽다. → 다양한 개념들을 여러 척도로 신속하게 평가할 수 있다. → 시각적으로 표현할 수 있다. → 이해하기 쉬워서 빠른 피드백이 가능하다.

-단점

→ 구체적으로 적용하는 내용에 의존하여 기법이 정의된다. → 양극단을 표현할 용어의 선정이 어려울 수 있다.

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☞ 의미분화 척도의 예시(예시는 5점 척도)

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써스톤 척도(평위척도) - 등간척도

 

 

- 써스톤이 정신물리학적 방법을 이용하여 사회적 태도를 측정하기 위해 만들었다.

- 리커트 척도 구성의 간격이 불균등하다는 단점을 보완하기 위한 척도

- 어떤 사실에 대하여 가장 우호적인 태도/ 가장 비우호적인 태도를 나타내는 양 극단을 등간격으로 구분하여 여기에 수치를 부여하는 등간척도이다.

(즉, 어떠한 사실들에 대한 양 극단을 정하고 그 사이에 등간격을 구분한 뒤 자리마다 수치를 부여하는 방법)

- 조사자가 자극들의 차이에 초점을 두고 척도치를 부여한다는 점에서 자극중심 척도법이라고 한다.

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ㅁ 서스톤 척도 형성과정(참고)

첫쨰, 어떤 연구문제에 대한 예상가능한 태도와 관련한 문항을 모은다(최소 100개 이상 준비) 둘째, 다수의 심사자(적게는 수십명 많게는 수백명 가까이) 들을 통해 연구자가 지시한 몇 개의 범주에 맞게 문항을 분류하며, 어떤 문항이 그 범주에 가장 어울리는지 수치를 부여한다. 셋쨰, 수치가 부여된 항목 중 하위범주를 대표할 만한 문항들을 선정한다. 넷째, 대표하는 문항들로 척도를 구성한다. 다섯째, 척도 구성 시 심사자들 사이에서 의견차가 심한 문항을 제외하고 척도를 완성한다.

 

 

☞ 써스톤 척도의 장점과 단점

- 장점

→ 범주 간 간격을 등간격임을 전제 → 기존의 평정척도보다 신뢰성이 높다. → 통계분석에 제한이 적다. → 많은 평가자(심사자)들(초반에 대략 최소 100명대 에서 300명 가까이 모집한다)의 의견을 수렴하고 극단적 의견을 배제하여 공정성을 높일 수 있다.

-단점

→ 평가작업에 많은 인력이 소모되고 정교한 작업(만드는 작업도 엄청 복잡)이 수반되어 시간과 비용이 많이 든다. → 평가자가 문제에 대한 전문가가 아니므로 문제를 정확히 인식하지 못함으로 인해 오류가 발생할 수 있다. → 평정자들의 주관적 개입 소지가 많아 등간격성의 가정이 사실상 비현실적이다.(말은 등간격을 가정하지만, 실상은 등간격인지 확신하기는 어렵다.)