Day 2: 변수의 세계로 첫 발! - 명목형, 서열형, 구간형, 비율형 변수 완전정복
“변수요? 그게 뭐예요? 이름이 왜 이리 어렵죠?”
처음 통계를 접하면 가장 먼저 마주치는 단어 중 하나가 바로 변수(variable)입니다.
이 단어만 보면 머리가 아픈 분들, 걱정 마세요!
오늘은 변수를 마치 마법의 카드처럼 재미있게, 그리고 아주 자세히 설명드릴게요.
변수란 무엇인가요?
변수란 쉽게 말해, 변할 수 있는 값이에요.
예를 들어 여러분을 대상으로 설문조사를 한다고 해볼게요.
- 나이는 다 다르고,
- 성별도 다르고,
- 좋아하는 색깔도 다르고,
- 키, 몸무게, 학력, 소득, 성격…
이런 다양한 정보(값) 들이 바로 변수입니다.
정리하자면:
변수란 조사 대상의 속성을 숫자나 문장으로 나타내는 자료의 종류입니다.
변수의 4가지 종류 – "척도 수준(scale of measurement)"
변수는 크게 4가지로 나뉘어요. 이 네 가지를 잘 구분하면, 통계 분석이 훨씬 쉬워지고 정확해집니다.
1. 명목형 변수 (Nominal Scale)
✔️ 이름표처럼 ‘이름만 있는 변수’예요!
특징:
- 순서가 없어요
- 그냥 ‘분류’할 뿐이에요
예시:
- 성별 (남자, 여자)
- 혈액형 (A, B, AB, O)
- 출신 지역 (서울, 부산, 대구 등)
- 취미 (독서, 여행, 운동 등)
비유하자면:
👉 명목형 변수는 신분증의 ‘성별’ 항목 같아요. “이건 뭐다”라고 구분만 할 수 있죠. 순서는 없어요.
2. 서열형 변수 (Ordinal Scale)
✔️ 순서는 있지만, 간격은 몰라요!
특징:
- 등수처럼 순서를 매길 수는 있지만
- 그 차이(간격) 는 알 수 없어요
예시:
- 만족도 (매우 만족 > 만족 > 보통 > 불만족)
- 석차 (1등, 2등, 3등…)
- 교육 수준 (초졸 < 중졸 < 고졸 < 대졸)
비유하자면:
👉 서열형 변수는 경주에서 도착한 순서표 같아요. 1등과 2등 사이의 시간 차이는 모르지만, 누가 먼저 왔는지는 알아요.
3. 구간형 변수 (Interval Scale)
✔️ 간격은 있지만, ‘0’의 의미가 없어요!
특징:
- 숫자 간의 간격이 같아요
- 하지만 절대적인 0이 없어요 (즉, '없음'을 의미하는 0이 아님)
예시:
- 온도(℃)
- 시험 점수 (예: 100점 만점)
- IQ 점수
비유하자면:
👉 구간형 변수는 온도계 같아요. 10℃와 20℃는 10도 차이가 있지만, 0℃가 ‘온도가 없음’을 뜻하진 않죠!
4. 비율형 변수 (Ratio Scale)
✔️ 간격도 같고, ‘절대 0’도 있어요! 완벽한 숫자형 변수!
특징:
- 간격도 같고
- 0이 진짜 ‘없음’을 뜻해요
- 비율 계산도 가능해요
예시:
- 키(cm), 몸무게(kg)
- 소득(만원)
- 나이(세)
- 거리, 속도
비유하자면:
👉 비율형 변수는 줄자나 저울 같아요. 0은 ‘없음’이고, 2배, 3배 계산도 가능하죠.
네 가지 변수, 한눈에 정리!
변수 종류순서 있음?간격 동일?절대 0 있음?예시
| 변수 종류 | 순서 있음? | 간격 동일? | 절대 0 있음? | 예시 |
| 명목형 | ✖️ | ✖️ | ✖️ | 성별, 혈액형 |
| 서열형 | ✔️ | ✖️ | ✖️ | 만족도, 석차 |
| 구간형 | ✔️ | ✔️ | ✖️ | 온도(℃), IQ |
| 비율형 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | 키, 나이, 소득 |
왜 변수 구분이 중요할까?
변수의 종류에 따라 사용할 수 있는 통계 분석 방법이 달라집니다.
- 명목형: 빈도분석, 교차분석
- 서열형: 순위 상관분석 (스피어만 상관계수 등)
- 구간/비율형: 평균, 표준편차, 회귀분석 등
즉, 변수 구분은 통계 분석의 출발점! 기초부터 제대로 알아야 분석 결과도 믿을 수 있어요.
오늘의 복습 미션
- 나와 친구의 정보를 변수로 바꿔보기
- 예: 나이(비율형), 성별(명목형), 키(비율형), 만족도(서열형)
- 최근 본 뉴스나 설문조사에서 나오는 숫자들이 어떤 변수인지 분류해보기
- 아래 문장을 보고 변수 유형 맞히기 (퀴즈!)
- “이 제품의 만족도는 ‘매우 만족’, ‘만족’, ‘보통’으로 나뉩니다.” → ❓
- “참가자의 체중 평균은 68kg입니다.” → ❓
- “가장 선호하는 색상은 파랑이었습니다.” → ❓
변수는 통계의 언어
우리가 사람을 이해하려면 그 사람의 성격, 특징, 말투를 알아야 하죠.
마찬가지로 데이터를 이해하려면, 그 데이터가 어떤 변수로 되어 있는지를 알아야 해요.
📢 다음 시간에는 평균, 중앙값, 범위, 표준편차 같은 통계 지표들을 알아보며 조금 더 통계의 실전에 다가가 볼게요!