문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 척도 (문단 편집) ==== 리커트 척도 ==== '''Likert rating scale''' [[농학]]자이자 [[경영학]]자인 렌시스 리커트(R.Likert)에 의해 [[1932년]]에 개발되었다. 리커트 척도는 어떤 태도에 대해 연속적인 강도 관계를 갖는 다수의 값들로 구성된 다수의 문항을 활용하는 평정 척도이다. 하나의 주제를 그 척도의 중심내용으로 삼아서 여러 개의 진술의 세트를 구성한다. 그리고 그 진술들에 대해서 응답자가 응답하는 전반적인 경향을 측정치로 합산하여 결과 점수를 도출하는 척도. 리커트 척도에서 가장 중요한 것은 동일한 주제를 다루는 서로 다른 진술들 사이에는 매우 높은 연관성이 보장되어야 한다는 것이다. 즉, 문항 간 내적 일관성이 높아야 한다. 그렇기 때문에 일차적으로 사전검사(pilot testing)를 거쳐서 신뢰도가 낮게 나타나는 문항이 있으면 이를 제거하고 본 조사에 투입하게 된다. 리커트 척도는 3점(+, 0, -)을 두는 경우는 드물고, 보통 5점[* 중립적 반응 외에 호불호 반응의 강·약을 구분.]이나 7점[* 중립적 반응 외에 호불호 반응의 강·중·약을 구분.] 등 홀수 보기를 두는 경우가 많다. 만일 홀수 보기가 아니라면 이는 중도적 응답인 "보통이다" 를 삭제했거나, "잘 모르겠다" 같은 예외적인 응답을 추가한 경우. [[일본]] 등의 문화권에서는 극단적인 응답을 가급적 자제하고 거의 대부분 중간 정도에서 응답하는 경향을 보이는데, 이것이 심할 경우 아예 "보통이다" 를 없애버리는 것도 가능하다. 특히 한 개인이 어느 쪽으로든 입장을 표명하는 것 자체가 중요한 경우. 이런 방법을 '''강제선택법'''(forced-choice method)이라고도 한다. 리커트 척도는 개인의 태도나 가치를 평가하기에 매우 유용하며, 굉장히 범용적이고 다루기에도 편하다. 그러나 총점을 계산하는 과정에서 각 문항 간의 응답자의 편차는 전부 사라지고, 총점이 의미하는 개념적 정의가 무엇인지에 대해서도 별도로 이론을 세워야 하며 그 자체로는 별 의미가 없다. 또한 자기보고(self-report) 식이기 때문에 주관성이 혼입된다는 문제점도 있고, 사람마다 각 점수가 의미하는 긍정/부정 및 동의/거부의 정도가 다 다를 수 있다. ||□ 매우 그렇다 □ 그렇다 □ 보통이다 □ 아니다 □ 전혀 아니다|| ||□ 매우 그렇다 □ 다소 그렇다 □ 보통이다 □ 다소 아니다 □ 전혀 아니다|| ||□ 그렇다 □ 다소 그렇다 □ 보통이다 □ 다소 아니다 □ 아니다 || ||□ 그렇다 □ 그런 편이다 □ 보통이다 □ 아닌 편이다 □ 아니다 || 이 중에서 어떤 식으로 보기를 안내하느냐에 따라서 의미가 전부 달라질 수 있다. 숫자를 임의로 매기자면, 어떤 사람들은 -30, -10, 0, +10, +30 같은 서수적인 의미로 생각할 수 있고, 어떤 사람들은 -30, -15, 0, +15, +30 같은 등간의 의미로 생각할 수 있다. 이런 사람들이 하나의 조사 내에서 전부 뒤섞여 버렸다고 한다면 결과 데이터의 해석도 그만큼 난감해질 수 있다. 그럼 9점이나 그 이상까지 값을 늘릴 수 있지 않겠느냐고 할 수 있겠지만 리커트 척도에서 그런 경우는 거의 없으며, 직관성을 위해서 100℃ [[온도계]] 척도를 사용하거나 커다란 눈금자 그림을 보여주고 그 위에 적당한 곳에다 V자 표시를 하라고 안내하는 경우가 많다. 물론 막상 그렇게 하면 응답자들은 이번에는 거꾸로 5의 배수, 10의 배수 위에 체크하는 청개구리 같은 모습을 보인다(…). 그래서 '''리커트 척도의 측정 수준은 늘 논란의 중심에 있다.''' 일반적으로는 [[측정|등간 수준]](interval level)으로 간주되는 편이지만, 등간 수준과 서열 수준 사이에 위치한다고 보는 편이 학문적으로는 가장 적절하다. 사실 조사방법론 연구자들에게 "리커트 척도는 등간수준인가요 서열수준인가요?" 라고 물어보면 이들이 순식간에 두 패로 나뉘어서 치열하게 싸우는 모습(...)을 볼 수 있다. 리커트 척도가 등간 수준인지 서열수준인지가 중요한 이유는 통계학의 꽃인 회귀분석을 쓸 수 있냐없냐가 갈리는 문제이기 때문이다. 서열수준은 회귀분석에 맞지 않는 자료인 경우가 절대다수이기 때문이다. 예를 들어 몸무게를 키에 대해 단순선형회귀분석을 한다고 했을 때, 160cm에서 161cm로 가는 1cm와 170cm에서 171cm로 가는 1cm는 자로 쟀을 때 똑같은 값이이어야한다. 그래야 회귀분석 계산 결과를 놓고 '키가 1cm 정도 더 큰 사람은 몸무게가 얼마 더 클 것으로 기대된다'라고 해석할 수 있기 때문이다. 하지만 서열 수준이 되면 이런 해석을 할 수 없다. 그리고 애석하게도 리커트 척도는 등간척도라고 하기 힘든 경우도 많다. 예컨대 설문지 상에서 '매우 그렇다'에서 '그렇다'로 한 칸 움직이는 것과, '그렇다'에서 '보통이다'로 한 칸 움직이는 것이 동일한 변화라는 보장이 없기 때문이다. 이런 점 때문에 통계적 방법론을 깐깐하게 적용하는 리뷰어들은 리커트 척도에 서열 수준 측정의 성격이 있다고 보아 리커트 척도 결과를 가지고 회귀분석을 돌린 논문은 읽지도 않고 리젝트하는 경우도 있다. 선행연구를 통해 해당 리커트 척도가 회귀분석 등을 써도 된다고 검증된 경우거나, 연구자가 회귀분석 등을 써도 된다는 점을 입증한 경우라면 이야기가 달라지지만, 이러기는 극히 어렵다. 2021년 사회적 이슈가 된 [[https://news.kbs.co.kr/mobile/news/view.do?ncd=5218373|KBS 세대인식 조사]]에 대한 통계방법론적 논쟁도 일정부분 리커트 척도의 등간척도 여부에서 기인한다. 해당 연구를 보면 설문조사를 통해 자신이 생각하는 자신의 경제 계층을 보고하도록 했다. [[사회조사분석사]] 자격증 같은 중립적인 관점이 요구되는 상황에서는 '''"실질적으로는 서열 수준이나 통계적 분석의 편의를 위해 임의로 등간 수준으로 전제한다"''' 고 설명한다. 또한 각 값들이 정확히 어떤 의미를 갖는지에 대해서 안내될 필요가 있고, [[논문]]이나 [[보고서]]에서도 이를 반드시 보고해야 한다. 예를 들어 "당신은 현 집권여당에 대해 얼마나 지지하십니까?" 질문에 1점으로 대답하는 것은 여당에 아무 지지의견이 없음을 의미할 수도 있지만, 만일 1점을 "야당에 대해 강력히 지지한다" 로 정의할 때에는[* 이럴 때는 리커트 척도가 아니라 스타펠 척도나 의미 차별화 척도를 쓰는 게 더 적절하다. 리커트 척도를 쓰려다간 자칫 지도교수에게 까일 수도 있다.] 아무 지지의견이 없다는 반응이 중간값(5점 척도상에서는 3점)이 된다. 이처럼 각 값에서 정의되는 반응의 내용이 다르기 때문에 값에 대응되는 의미를 명확히 정의해야 하는데 이를 간혹 '''앵커링'''(anchoring)이라 부르기도 한다. 영자논문에서도 흔히 ("1"=definitely, "5"=never) 또는 ("1"=strongly disagree, "7"=strongly agree) 같은 의미의 안내가 따라붙는 것을 볼 수 있다.[* 비슷한 다른 사례로 "귀하는 연인의 교육 수준이 이성교제의 지속에 얼마나 중요하다고 생각하십니까?" 에서 높은 숫자가 무엇을 의미하는지 명확히 할 필요가 있다. 많은 사람들은 숫자가 높을수록 '연인의 교육 수준이 높거나 낮음 여부가 내게 무조건 중요하다' 라고 이해하곤 하지만, 어떤 사람들은 '내 연인은 무조건 고학력이어야 한다' 로 의미를 약간 다르게 받아들이기도 한다. 또 다른 사례로, "이 광고를 보고 나서 ○○사에 호감이 생겼습니까?" 에 대해서 값 '1 = 매우 그렇지 않다' 의 의미를 '이전에나 이후에나 아무런 변화가 없다' 로 받아들이는 사람이 있는가 하면 '오히려 매우 나빠졌다' 로 받아들이는 사람이 있다. 이 경우 전자는 중립적 반응을 보이기 위해 1을 골랐는데 후자는 극단적으로 부정적 반응을 보이기 위해 1을 고르는 상황이 된다.] 전통적으로는 리커트 척도에 응답한 값들을 전부 합산하는 '''총화평정법'''(summated rating method)으로 통계 분석을 준비하곤 했다. 리커트 5점 척도 10개 문항 중에서 예컨대 5개 문항에는 ③번에, 4개 문항에는 ④번에, 1개 문항에는 ⑤번에 체크했다면, 총화평정법으로 그 응답자의 점수는 5×3+4×4+1×5=36점으로 합산된다. 하지만 학술논문의 경우 총점이 중요한 것이 아니라 편차치가 중요한 경우도 있고, 중앙값을 보는 편이 더 유리한 경우도 있어서 더 이상 리커트 척도가 곧 총화평정 척도라고 말하기는 조금 어렵게 되었다. 실제로 [[평균]]과 [[표준편차]]를 취해서 보고하는 것은 [[심리학]]을 비롯한 여러 사회과학계에 정착되어 있는 관행이다. 현실적으로 보면 리커트 척도는 한 마디로 '''학계에서 사회과학 논문 연구방법의 [[AK-47]]'''(…)이라고 해도 과언이 아닐 정도다. 주관성이 개입할지언정 계량화 자체는 보장되는 '''가장 간단한 양적연구 방법'''이기도 하고, 주어진 진술에 어떤 태도를 취하는지 보면 되기 때문에 연구자에게나 참가자에게나 굉장히 직관적이다. 이 편의성 하나 때문에 백 년 가까이 척도계의 최강자로 군림할 수 있었던 것이다. 특히 [[통계적 방법|후속 통계분석]]을 준비하는 입장에서는 이런 거라도 있어야 t-검정을 할 수 있다. 그러나 세상의 어떤 척도도 단점이나 한계가 없는 완벽한 척도가 아니기 때문에, 한계점을 잘 모른 채 리커트 척도를 함부로 쓰면 곤란하다. --지도교수에게 [[갈굼]]을 듣게 된다.-- 똑같은 리커트 척도가 질문만 바뀌면서 계속 반복될 경우, 각 보기마다 계속해서 '매우 찬성', '찬성', '보통', '반대', '매우 반대' 같은 방식으로 안내를 반복하는 것은 지저분하고 비효율적이다. 이 경우에는 질문지를 표처럼 엮어서 맨 위에다 각각의 보기에 해당하는 안내를 적어 놓고, 그 밑으로는 그냥 보기의 숫자만 적어서 동그라미를 칠 수 있게 하면 된다. 자리가 없다면 맨 왼쪽이 어떤 의미고 맨 오른쪽이 어떤 의미인지만 기입해서 서열관계를 암시하기도 한다. 아래 소개된 예시가 대표적. 이처럼 질문지를 깔끔하게 정리하는 방식의 리커트 척도를 '''행렬식 질문'''이라고 부르는 사람들도 있다. ||<-100><#DDDDDD><:>'''[[성 역할]] 인식: 5점 척도'''|| ||<|2><#EEEEEE><:>'''진술 문항'''||<#EEEEEE><-5><:>'''응답 보기'''|| ||<-5><:>'''전혀 아니다 매우 그렇다'''|| ||1. 집안일을 하는 것은 여성의 의무이다.||<:>1||<:>2||<:>3||<:>4||<:>5|| ||2. 여성은 남성에게 순종적이어야 한다.||<:>1||<:>2||<:>3||<:>4||<:>5|| ||3. 남성은 [[외향적]]이고, 여성은 [[내향적]]이다.||<:>1||<:>2||<:>3||<:>4||<:>5|| ||4. 집안 대소사는 반드시 남성이 결정해야 한다.||<:>1||<:>2||<:>3||<:>4||<:>5|| ||5. [[간호사]]는 여성이어야 하고, [[법관]]은 남성이어야 한다.||<:>1||<:>2||<:>3||<:>4||<:>5|| ||6. 남성이 [[부엌]]에 들어가는 것은 부끄러운 일이다.||<:>1||<:>2||<:>3||<:>4||<:>5||저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기