명목변인을 대상으로 하는 연구에 적합한 집중경향(central tendency) 측정치는?
- ①산술평균값
- ②조화평균값
- ③기하평균값
- ④중앙값
- ⑤최빈값
선지를 골라 바로 채점해 보세요.
정답 ⑤ — 명목변인은 범주를 구별할 뿐 크기나 순서를 나타내지 않는다. 따라서 각 범주의 빈도를 세어 가장 자주 나타난 범주를 제시하는 최빈값이 적합하다.
선지별 오답 이유
- ① 산술 방식은 관측값의 합을 사례 수로 나누므로 수량으로 해석할 수 있는 값이 필요하다. 범주에 붙인 숫자는 단순한 표지라서 평균에 의미가 없다.
- ② 조화 방식은 값의 역수를 이용해 비율이나 속도를 평균할 때 쓰인다. 크기를 갖지 않는 범주에는 역수 자체가 의미를 갖지 않는다.
- ③ 기하 방식은 값들을 곱해 변화율 등을 평균할 때 쓰인다. 범주를 나타내는 표지는 곱셈할 수 있는 측정값이 아니다.
- ④ 중앙값은 자료를 크기순으로 배열한 뒤 가운데 위치를 찾는다. 범주 사이에 순서가 없는 자료에서는 가운데 범주를 정할 수 없다.
- ⑤ 최빈값은 범주별 빈도만 비교하면 구할 수 있다. 범주의 순서나 수치적 간격을 요구하지 않으므로 명목변인에 적합하다.
관련 개념
명목척도는 성별이나 혈액형처럼 관측 대상을 서로 다른 범주로 분류한다.
이 척도에서는 같은 범주인지와 각 범주에 몇 명이 속하는지를 판단할 수 있다.
집중경향을 나타낼 때는 빈도가 가장 높은 범주를 제시하며, 범주에 임의로 부여한 숫자로 평균이나 중앙 위치를 계산하지 않는다.
이 척도에서는 같은 범주인지와 각 범주에 몇 명이 속하는지를 판단할 수 있다.
집중경향을 나타낼 때는 빈도가 가장 높은 범주를 제시하며, 범주에 임의로 부여한 숫자로 평균이나 중앙 위치를 계산하지 않는다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과