리커트 척도 서스톤 척도 거트만 척도 특징 비교 완벽 정리

설문조사 설계의 핵심인 척도 3대장 리커트 서스톤 거트만 척도를 완벽하게 분석해 드립니다 각 척도의 결정적 차이와 장단점을 이해하고 나의 연구 목적에 가장 적합한 측정 도구를 선택하는 방법을 지금 바로 확인하여 논문의 퀄리티를 높여보세요.

 

우리가 사람의 마음을 숫자로 표현하고 싶을 때 가장 많이 사용하는 도구가 바로 설문조사입니다 하지만 당신은 얼마나 행복합니까 라는 질문에 단순히 예 아니요 로만 답하게 한다면 그 미묘한 감정의 차이를 결코 잡아낼 수 없을 것입니다 그래서 사회과학 연구자들은 인간의 복잡한 태도나 신념을 정밀하게 측정하기 위해 다양한 척도를 개발해 왔습니다.

 

그중에서도 가장 대표적인 것이 바로 리커트 척도와 서스톤 척도 그리고 거트만 척도입니다 이 세 가지 척도는 모두 태도를 측정한다는 공통점이 있지만 그 접근 방식과 논리는 완전히 다릅니다 오늘은 이 척도들의 특징을 알기 쉽게 비교하고 내 연구에는 과연 어떤 척도가 어울릴지 판단하는 기준을 제시해 드리겠습니다

가장 대중적이고 친숙한 리커트 척도

설문조사를 한 번이라도 해본 사람이라면 매우 그렇다부터 매우 그렇지 않다까지 5점이나 7점으로 구성된 문항을 본 적이 있을 것입니다 이것이 바로 리커트 척도입니다 리커트 척도는 응답자가 특정 진술에 대해 동의하거나 반대하는 강도를 측정하여 태도의 서열을 매기는 방식입니다 만드는 방법이 비교적 간단하고 응답자들에게도 익숙하여 신뢰도가 높게 나타나기 때문에 논문이나 시장 조사에서 가장 널리 쓰입니다.

 

리커트 척도의 가장 큰 장점은 실용성입니다 많은 문항을 한 번에 물어볼 수 있고 통계 프로그램을 돌려 분석하기에도 아주 편리합니다 점수가 높을수록 긍정적인 태도를 가진다고 해석하면 되기 때문에 직관적입니다.

 

하지만 단점도 존재합니다 응답자들이 자신의 솔직한 생각보다는 사회적으로 바람직해 보이는 답변을 고르거나 고민하기 싫어서 가운데 점수만 찍는 중심화 경향이 나타날 수 있습니다 또한 4점과 5점 사이의 간격이 1점과 2점 사이의 간격과 심리적으로 정확히 일치한다고 보장할 수 없다는 서열 척도의 한계도 가지고 있습니다

간격의 평등을 추구하는 서스톤 척도

리커트 척도가 단순히 순서만 나타낸다면 서스톤 척도는 문항 간의 간격이 동일하도록 설계된 등간 척도입니다 이는 마치 자로 길이를 재듯이 태도의 차이를 정밀하게 측정하고자 하는 시도입니다.

 

서스톤 척도를 만들기 위해서는 먼저 수많은 진술문을 수집한 뒤 전문가 집단인 평가자들에게 이 문항이 긍정적인지 부정적인지 1점에서 11점 사이로 분류하게 합니다 그리고 평가자들의 합의가 이루어진 문항들만을 골라 각 문항에 고유한 가중치 점수를 부여합니다.

 

이 척도의 핵심은 바로 문항마다 점수가 다르다는 것입니다 예를 들어 나는 이 제품을 사랑한다 라는 문항은 10.5점의 가중치를 갖고 나는 이 제품이 그저 그렇다 라는 문항은 5.2점의 가중치를 갖는 식입니다 응답자가 체크한 문항들의 가중치 평균을 내어 태도 점수를 산출합니다 서스톤 척도는 리커트 척도보다 수학적으로 훨씬 정교하고 타당성이 높다는 강력한 장점이 있습니다 하지만 척도를 개발하는 과정이 너무 복잡하고 시간이 오래 걸리며 평가자들의 주관이 개입될 수 있다는 치명적인 단점 때문에 실제 연구 현장에서는 자주 사용되지 않는 편입니다

단계를 밟아 올라가는 거트만 척도

거트만 척도는 태도가 단일한 차원의 계층 구조를 가지고 있다는 가정에서 출발합니다 쉽게 말해 계단을 오르는 것과 같습니다 가장 어려운 단계의 문항에 예라고 답한 사람은 그보다 쉬운 하위 단계의 문항들에는 당연히 예라고 답할 것이라고 전제합니다 이를 누적 척도라고도 부릅니다.

 

가장 쉬운 예시는 수학 문제입니 고난도 미적분 문제를 푼 학생은 당연히 덧셈 뺄셈 문제는 맞혔을 것이라고 예측할 수 있습니다 사회적 거리감 척도가 대표적인 거트만 척도의 예입니다 외국인과 결혼할 수 있습니까 라는 질문에 동의한 사람은 외국인을 이웃으로 받아들일 수 있습니까 라는 질문에도 동의할 확률이 매우 높습니다.

 

거트만 척도는 응답의 패턴을 통해 개인의 태도 수준을 명확한 서열로 보여준다는 장점이 있습니다 또한 재생 계수라는 것을 통해 척도의 질을 검증할 수도 있습니다 하지만 완벽하게 서열화되는 문항 세트를 구성하는 것이 현실적으로 매우 어렵고 오직 하나의 차원만을 측정해야 한다는 제약 조건 때문에 적용 범위가 좁다는 한계가 있습니다

내 연구에 맞는 척도 선택하기

결국 좋은 척도란 무엇일까요 정교함이 필요한 연구라면 서스톤 척도가 좋겠지만 시간과 비용이 만만치 않을 것입니다 명확한 위계질서를 보고 싶다면 거트만 척도가 매력적이지만 문항 개발이 어렵습니다.

 

그래서 많은 연구자가 현실적인 대안으로 리커트 척도를 선택합니다 하지만 남들이 다 쓴다고 해서 무작정 리커트 척도를 고르는 것은 위험합니다 내가 측정하고자 하는 개념이 단순히 좋고 싫음의 강도 문제인지 아니면 단계적인 속성을 가진 것인지 깊이 고민해 보고 연구의 목적과 상황에 가장 적합한 도구를 선택하는 지혜가 필요합니다