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개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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정답은 3번입니다.

이 문제는 척도의 종류에 대한 이해를 묻고 있습니다. 척도는 데이터를 측정하고 분류하는 방법으로, 명목척도, 서열척도, 구간척도, 비율척도 등이 있습니다. 각 척도는 데이터의 특성과 측정 방법에 따라 다르게 사용됩니다. 특히, 구간척도는 절대영점이 존재하지 않으며, 온도나 각종 지수와 같은 데이터를 측정하는 데 사용됩니다.

1. 명목척도 
: 명목척도는 대상의 특성을 분류하거나 구분하기 위해 단순히 이름을 붙이는 수준의 측정 방식입니다. 성별, 혈액형, 지역명과 같이 데이터 간의 크기 비교나 산술 연산이 전혀 불가능한 상태를 의미하므로, 온도의 수치적 차이나 간격의 동일성을 설명하기에는 부적절한 체계입니다.

2. 서열척도 
: 서열척도는 측정 대상 간에 '더 크다' 또는 '더 작다'와 같은 순위 정보만을 포함하는 방식입니다. 설문조사의 만족도(매우 만족, 만족 등)나 성적 석차처럼 순서는 명확하지만, '1위와 2위의 차이'가 '2위와 3위의 차이'와 동일하다고 보장할 수 없으므로 등간격성을 가진 온도 데이터를 설명하기에는 한계가 있습니다.

3. 구간척도 
: 구간척도는 데이터 간의 순서와 간격이 의미가 있으며, 절대적인 0점이 존재하지 않습니다. 온도는 0도가 절대적인 '없음'이 아닌 특정한 온도를 의미하므로 구간척도에 해당합니다. 따라서 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데 가장 적절한 척도입니다.

4. 비율척도 
: 비율척도는 절대적 0이 존재하며, 값 간의 비율을 측정할 수 있는 척도입니다. 예를 들어 길이는 0cm가 '길이가 없음'을 의미합니다. 온도는 절대적 0이 없으므로 비율척도로 분류하기에는 적합하지 않습니다.

구간척도는 절대영점이 존재하지 않으며, 데이터 간의 간격이 일정한 척도입니다. 온도(섭씨, 화씨)나 각종 지수는 구간척도로 측정됩니다. 다른 선택지들은 절대영점의 유무나 데이터의 특성에 따라 구간척도와 다릅니다. 명목척도는 분류만 가능하고, 서열척도는 순서만 알 수 있으며, 비율척도는 절대영점이 있어야 합니다.

따라서, 정답은 '3. 구간척도' 입니다.

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정답은 3번입니다.

데이터를 분류하거나 측정할 때 사용하는 척도는 크게 네 가지로 나뉩니다. 명목척도는 데이터를 단순히 구분하기 위한 척도로, 이름이나 성별과 같은 분류 데이터를 다룹니다. 서열척도는 데이터 간의 순서를 나타낼 수 있지만, 그 간격의 크기는 알 수 없습니다. 구간척도는 순서와 간격이 모두 의미가 있지만, 절대적인 0점이 존재하지 않습니다. 예를 들어, 온도는 0도가 절대적인 '없음'을 의미하지 않기 때문에 구간척도로 분류됩니다. 비율척도는 순서와 간격이 명확하고, 절대적인 0점이 존재하여 비율 계산이 가능합니다. 길이 측정에서 0cm는 '길이가 없음'을 의미하므로 비율척도에 해당합니다.

1. 명목척도 
: 명목척도는 데이터를 단순히 구분하기 위한 척도로, 데이터 간의 서열이나 간격을 나타내지 않습니다. 예를 들어, 혈액형은 서로 다른 특성을 가지지만 그 사이에 서열은 없으므로 명목척도입니다. 따라서 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데는 적합하지 않습니다.

2. 서열척도 
: 서열척도는 데이터 간의 순서를 나타낼 수 있지만, 그 간격의 크기는 알 수 없습니다. 예를 들어, 등급은 순서를 나타내지만 등급 간의 차이는 알 수 없습니다. 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데는 적합하지 않습니다.

3. 구간척도 
: 구간척도는 데이터 간의 순서와 간격이 모두 의미가 있지만, 절대적인 0점이 존재하지 않습니다. 온도는 0도가 절대적인 '없음'을 의미하지 않기 때문에 구간척도로 분류됩니다. 따라서 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데 가장 적절한 척도입니다.

4. 비율척도 
: 비율척도는 순서와 간격이 명확하고, 절대적인 0점이 존재하여 비율 계산이 가능합니다. 길이 측정에서 0cm는 '길이가 없음'을 의미하므로 비율척도에 해당합니다. 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데는 적합하지 않습니다.

온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데 가장 적절한 척도는 구간척도입니다. 구간척도는 데이터 간의 순서와 간격이 모두 의미가 있지만, 절대적인 0점이 존재하지 않기 때문에 온도와 같은 데이터를 다루기에 적합합니다. 반면, 명목척도와 서열척도는 순서나 간격을 나타내지 않거나 간격의 크기를 알 수 없으며, 비율척도는 절대적인 0점이 존재해야 하므로 온도와 같은 데이터를 분류하는 데 적합하지 않습니다.
따라서, 정답은 '3. 구간척도' 입니다.

2. 선택

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해설

정답은 3번입니다.

데이터를 분류하거나 측정할 때 사용하는 척도는 크게 네 가지로 나뉩니다. 명목척도는 데이터를 단순히 구분하는 데 사용되며, 예를 들어 이름이나 성별과 같은 분류에 적합합니다. 서열척도는 데이터 간의 순서를 나타낼 수 있지만, 그 간격의 크기는 알 수 없습니다. 구간척도는 순서와 간격이 의미가 있으며, 절대적인 0점이 존재하지 않습니다. 예를 들어 온도는 0도가 절대적인 '없음'이 아닌 특정한 온도를 의미하므로 구간척도에 해당합니다. 비율척도는 순서와 간격이 명확하고 절대적 0이 존재하는 척도로, 길이와 같은 경우 0cm는 '길이가 없음'을 의미합니다.

1. 명목척도 
: 명목척도는 데이터를 단순히 구분하기 위한 척도로, 데이터 간의 서열이나 간격을 나타내지 않습니다. 예를 들어 혈액형은 서로 다른 특성을 가지지만, 그 사이에 서열은 없으므로 명목척도에 해당합니다. 따라서 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데는 적합하지 않습니다.

2. 서열척도 
: 서열척도는 데이터 간의 순서를 나타낼 수 있지만, 그 간격의 크기는 알 수 없습니다. 예를 들어 등급은 순서가 있지만, 각 등급 간의 차이는 일정하지 않을 수 있습니다. 온도와 같은 데이터는 간격이 중요하므로 서열척도로 분류하기에는 적합하지 않습니다.

3. 구간척도 
: 구간척도는 데이터 간의 순서와 간격이 의미가 있으며, 절대적인 0점이 존재하지 않습니다. 온도는 0도가 절대적인 '없음'이 아닌 특정한 온도를 의미하므로 구간척도에 해당합니다. 따라서 온도와 같은 절대영점이 없는 데이터를 분류하는 데 가장 적절한 척도입니다.

4. 비율척도 
: 비율척도는 절대적 0이 존재하며, 값 간의 비율을 측정할 수 있는 척도입니다. 예를 들어 길이는 0cm가 '길이가 없음'을 의미합니다. 온도는 절대적 0이 없으므로 비율척도로 분류하기에는 적합하지 않습니다.

구간척도는 절대적인 0점이 존재하지 않으며, 값 간의 간격이 일정한 척도입니다. 온도는 0도가 절대적인 '없음'이 아닌 특정한 온도를 의미하므로 구간척도에 해당합니다. 명목척도는 단순히 구분만 가능하고, 서열척도는 순서만 나타낼 수 있으며, 비율척도는 절대적 0이 존재해야 하므로 온도와 같은 데이터를 분류하는 데 적합하지 않습니다.
따라서, 정답은 '3. 구간척도' 입니다.

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