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지수와 척도의 차이점

지수와 척도의 차이점


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지수와 척도는 사회 과학 연구에서 중요하고 유용한 도구입니다. 그것들은 유사점과 차이점이 있습니다. 지수는 신념, 느낌 또는 태도를 나타내는 다양한 질문 또는 진술에서 하나의 점수를 집계하는 방법입니다. 반면에 비늘은 사람이 특정 진술에 얼마나 동의하거나 동의하지 않는지와 같이 가변적 인 수준에서 강도 수준을 측정합니다.

사회 과학 연구 프로젝트를 수행하는 경우 지수와 규모가 발생할 가능성이 높습니다. 자체 설문 조사를 작성하거나 다른 연구원의 설문 조사에서 이차 데이터를 사용하는 경우 색인과 스케일이 거의 데이터에 포함되도록 보장됩니다.

연구 지표

지수는 정량적 사회 과학 연구에 매우 유용합니다. 연구원은 순위가 매겨진 여러 관련 질문이나 진술에 대한 응답을 요약하는 복합 측정 값을 작성할 수있는 방법을 연구원에게 제공하기 때문입니다. 그렇게함으로써,이 종합 척도는 연구원에게 특정 신념, 태도 또는 경험에 대한 연구 참여자의 관점에 대한 데이터를 제공합니다.

예를 들어, 연구원이 직업 만족도 측정에 관심이 있고 주요 변수 중 하나가 직업 관련 우울증이라고 가정 해 봅시다. 한 번의 질문으로 측정하기가 어려울 수 있습니다. 대신 연구원은 직무 관련 우울증을 다루는 여러 가지 질문을 만들고 포함 된 변수의 색인을 만들 수 있습니다. 이를 위해 네 가지 질문을 사용하여 직업 관련 우울증을 측정 할 수 있으며, 각각 "예"또는 "아니오"의 응답 선택이 있습니다.

  • "내 자신과 직업에 대해 생각할 때 마음이 상하고 파랗게 느껴집니다."
  • "내가 일할 때 종종 아무 이유없이 피곤합니다."
  • "내가 일할 때 나는 종종 나 자신을 불안해하고 여전히 유지할 수 없다"고 말했다.
  • "일할 때 평소보다 더 짜증이납니다."

직업 관련 우울증의 지수를 만들기 위해 연구원은 위의 네 가지 질문에 대한 "예"응답의 수를 더하기 만하면됩니다. 예를 들어, 응답자가 네 가지 질문 중 세 가지 질문에 "예"라고 대답하면 자신의 인덱스 점수가 3이되어 직무 관련 우울증이 높다는 것을 의미합니다. 응답자가 네 가지 질문 모두에 대해 대답하지 않은 경우, 직무 관련 우울증 점수는 0이되어 업무와 관련하여 우울하지 않음을 나타냅니다.

연구 규모

척도는 논리적 또는 경험적 구조를 가진 여러 항목으로 구성된 복합 측정 유형입니다. 다시 말해, 척도는 변수의 지표 간의 강도 차이를 이용합니다. 가장 일반적으로 사용되는 척도는 "강력하게 동의", "동의 함", "동의하지 않음"및 "매우 동의하지 않음"과 같은 응답 범주를 포함하는 리 커트 척도입니다. 사회 과학 연구에 사용되는 다른 척도에는 Thurstone 척도, Guttman 척도, Bogardus 사회적 거리 척도 및 시맨틱 미분 척도가 포함됩니다.

예를 들어, 여성에 대한 편견을 측정하는 데 관심이있는 연구원은 리 커트 척도를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다. 연구원은 먼저“강하게 동의한다”,“동의한다”,“동의하지도 동의하지도 않는다”,“동의하지 않는다”,“강하게 동의하지 않는다”라는 반응 범주를 가진 편견을 반영한 일련의 진술을 만들 것이다. 항목 중 하나는 "여성은 투표를 허용해서는 안된다"고 다른 항목은 "여성은 남성뿐만 아니라 운전할 수 없습니다"일 수 있습니다. 그런 다음 각 응답 범주에 0-4의 점수를 할당합니다 ( "강하게 동의하지 않는 경우 0", "동거하지 않은 경우"1, "동의하지 않은 동의하지 않은 경우"등). 각 진술에 대한 점수는 각 응답자에 대해 추가되어 전반적인 편견의 점수를 만듭니다. 응답자가 편견을 가진 아이디어를 표현하는 5 가지 진술에 "강하게 동의"한다고 대답 한 경우, 그의 편견 점수는 20 점으로 여성에 대한 편견이 매우 높다는 것을 나타냅니다.

비교와 대조

척도와 인덱스는 몇 가지 유사점이 있습니다. 첫째, 둘 다 변수의 서수 측정 값입니다. 즉, 특정 변수 측면에서 분석 단위의 순위를 정합니다. 예를 들어, 종교의 척도 또는 지수에 대한 개인의 점수는 다른 사람들에 대한 자신의 종교성을 나타냅니다. 척도 및 지수는 모두 변수의 복합 측정치이므로 측정이 둘 이상의 데이터 항목을 기반으로 함을 의미합니다. 예를 들어, 개인의 IQ 점수는 단순히 하나의 질문이 아니라 많은 테스트 질문에 대한 자신의 응답에 의해 결정됩니다.

스케일과 인덱스는 여러면에서 비슷하지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 첫째, 그것들은 다르게 구성됩니다. 인덱스는 개별 항목에 지정된 점수를 누적하여 간단히 구성됩니다. 예를 들어, 평균 한 달 동안 응답자가 참여한 종교 행사의 수를 더하여 종교성을 측정 할 수 있습니다.

반면에 척도는 일부 항목은 변수의 약한 정도를 제안하고 다른 항목은 변수의 더 강한 정도를 반영한다는 생각으로 반응 패턴에 점수를 할당하여 구성됩니다. 예를 들어, 정치 활동의 척도를 구성하는 경우 단순히 "마지막 선거에서 투표"보다 "임원으로 출마"점수를 매길 수 있습니다. "정치 캠페인에 돈을 기부"와 "정치 캠페인에 참여"는 그 사이에 점수를 매길 것입니다. 그런 다음 참여한 항목 수를 기준으로 각 개인에 대한 점수를 합한 다음 전체 점수를 점수에 할당합니다.

Nicki Lisa Cole 박사.


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