질적 변수, 양적 변수에 대한 정확한 구분법
변수(變數)란 어떤 상황의 가변적 요인을 말합니다.
수학, 통계 관련 비스무리한 말만 나와도 스트레스 받는 분들이 계시니 '변수'를 좀 쉽게 얘기할까요?
논문을 구상할 때 대개 가설을 설정합니다.
예를 들어, 안경을 낀 학생과 끼지 않은 학생의 성적에 대한 논문을 쓴다고 할 때 "안경을 낀 학생이 성적이 더 높을 것이다"라는 가설을 잠정적으로 정했다고 합시다. 이때 이 가설에서는 일종의 인과 관계가 보입니다.
변수 : "안경 착용 유무"(원인)----->"성적"(결과)
여기서 '안경 착용 유무'가 원인에 해당하는 변수가 되고, '성적'이 결과에 해당하는 변수입니다.
소위 앞의 원인을 '독립 변수', 뒤의 결과를 '종속 변수'라고 어렵게 이름을 붙여 놓았네요.
그럼, 여기서 각 변수가 질적인 것인지 양적인 것인지 구분을 해야 합니다.
아주 간단한 것 같지만 실제로 논문을 쓰는 분들이 많이 혼동을 일으키는 부분입니다.
'질적'인 것과 '양적'인 것을 잘 구분해야 합니다
우리가 이미 사용한 '변수'라는 말 즉, 원인이나 결과가 될 수 있는 것에 대해서 잘 정리된 표 하나로 설명드리겠습니다.
변수는 크게 질적 변수와 양적 변수로 나뉩니다. 질적 변수는 대개 주관적이거나 추상적인 것이 많고 양적 변수는 숫자로 딱딱 떨어지는 것들인 경우가 많습니다.
다시 질적 변수, 양적 변수는 각각 2개씩의 척도로 나뉩니다. 그 척도에 따라 위의 가설을 다시 한 번 정리해 보겠습니다. 4개의 척도는 읽으면서 이런 것이구나 정도로 이해하시면 됩니다.
우리가 설문에서 자주 사용하는 기법인 선호도 같은 정도를 묻는 방식(소위 리커트 척도)은 서열 척도에 해당합니다. 한마디로 질적 변수라는 뜻입니다. 이런 리커트 척도가 왜 질적 변수인지 '심하게' 헷갈리는 분들이 많습니다. 이건 다음 포스팅에서 정리하겠습니다.
질적 변수, 양적 변수 이해 → 통계 방법 결정 가능
결국 질적 변수이니 양적 변수이니 하는 것을 좀 귀찮더라도 구분할 줄 알아야 하는 이유는 그래야만 적합한 통계 방법을 사용할 수 있기 때문입니다.
위의 가설에서 안경을 낀 학생 유무는 질적 변수인 명목 척도에 들어 갑니다. 단순히 구분하려는 목적이 있기 때문입니다. 결과인 성적은 비율 척도로 양적 변수에 해당합니다.
변수 : "안경 착용 유무"(명목 척도)----->"성적"(비율 척도)
그러나, 생각을 좀 달리하여 가설을 "시력이 학업 성취도에 미치는 영향"으로 바꿔 봅시다. 그럼 이 경우 원인이 되는 변수는 시력이므로 등간 척도 즉 양적 변수가 됩니다. 양적 변수, 다시 말해서 수치로 나타낼 수 있는 변수가 이후에 통계 처리를 하기 훨씬 수월합니다.
변수 : "시력"(등간 척도)----->"성적"(비율 척도)
다시 한번 강조하지만 '아 이런 거구나'하고 편하게 이해하셨다면 잘하신 겁니다.
이 어렵고 복잡한 용어와 개념들을 애써서 이해하거나 외워야 할 필요는 없습니다!
오늘은 여기까지 하겠습니다.
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