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2018년 10월 7일 (일) 00:41 판

자료(資料, data, 데이터, 문화어: 데타)는 수, 영상, 단어 등의 형태로 된 의미 단위이다. 보통 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 말하며, 자료를 의미있게 정리하면 정보가 된다.

즉, 자료는 또한 "주어진" 자료의 정신에 반대하여 높은 해석상의 본질을 가진 인문학 (특히 발전되가는 digital humanities) 에 사용되어 오고있다. 가능성의 엄청난 수와 그 주의를 지향하게한 하위 집단간의 구별을 위해 Peter Checkland는 용어 "capta" ("~을 취하다" 라는 뜻을 가진 라틴어 "capere"로 부터온) 를 소개했다.^[1]‘Johanna Drucker’는 인문학이 지식의 생성이 "놓여있고, 불완전하고, 구성적인" 과 같다고 단언함과, 자료 의 사용은 별개이거나 관찰자 독립적인 현상과 같은 역효과를 일으키는 추정들을 소개하기 위해 주장했다.^[2] 구성요소와 같은 관찰의 역할을 강조하기 위한 단어인 capta는 인문학에서의 시각적 묘사들을 위한 자료의 대안으로 제공되었다.

구분

자료는 질적 자료와 양적 자료로 구분된다.

질적 자료

질적 자료(qualitative data, 정성적 자료)는 수치로 측정이 불가능한 자료이다. 분류 자료 또는 범주형 자료(categorical data)라고도 한다.

예: 전화번호, 등번호, 성별, 혈액형, 계급, 순위, 등급, 종교 분류 등.

양적 자료

양적 자료(quanitive data, 정량적 자료)는 수치로 측정이 가능한 자료이다. 또는 수치적 자료(Numerical data)라고 하기도 합니다. 예: 온도, 지능지수, 절대온도, 가격, 주가지수, 실업률, 매출액, 기업내 과장의 수 등.

양적자료의 한계

양적자료는 풍부한 의미를 상실할 여지를 비롯해서 수치가 갖는 약점도 있다. Parsimony(간결성)의 문제를 갖는 것이다. 수치화되지 않는 개념을 양화하기 위해서는 개념이 무엇을 뜻하는지 명확히 할 필요가 있다. 그러나 이러한 개념을 측정하는 데 어떤 것을 포함할 것인가의 특정한 문제에 집중하게 되면 우리는 그것을 제외한 다른 모든 의미들이 배제된다. 그렇기에 어떤 정교한 양적 측정도 이에 상응하는 질적 기술에 비해 의미가 덜할 수밖에 없다.

같이 보기

각주

↑ P. Checkland and S. Holwell (1998). 《Information, Systems, and Information Systems: Making Sense of the Field.》. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons. 86–89쪽. ISBN 0-471-95820-4.
↑ Johanna Drucker (2011). “Humanities Approaches to Graphical Display”.

외부 링크

(한국어) 통계분석연구회

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자료

[1] P. Checkland and S. Holwell (1998). 《Information, Systems, and Information Systems: Making Sense of the Field.》. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons. 86–89쪽. ISBN 0-471-95820-4.

[2] Johanna Drucker (2011). “Humanities Approaches to Graphical Display”.

[1]

[2]

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 === 양적 자료 ===
 양적 자료(quanitive data, 정량적 자료)는 수치로 측정이 가능한 자료이다. 또는 수치적 자료(Numerical data)라고 하기도 합니다.
-:예: [[온도]], [[지능지수]], [[절대온도]], [[가격]], [[주가지수]], [[실업률]], 매출액, 기업내 과장의 수 등.
+예: [[온도]], [[지능지수]], [[절대온도]], [[가격]], [[주가지수]], [[실업률]], 매출액, 기업내 과장의 수 등.
-양적자료의 한계
+==== 양적자료의 한계 ====
-: 양적자료는 풍부한 의미를 상실할 여지를 비롯해서 수치가 갖는 약점도 있다. Parsimony(간결성)의 문제를 갖는 것이다. 수치화되지 않는 개념을 양화하기 위해서는 개념이 무엇을 뜻하는지 명확히 할 필요가 있다. 그러나 이러한 개념을 측정하는 데 어떤 것을 포함할 것인가의 특정한 문제에 집중하게 되면 우리는 그것을 제외한 다른 모든 의미들이 배제된다. 그렇기에 어떤 정교한 양적 측정도 이에 상응하는 질적 기술에 비해 의미가 덜할 수밖에 없다.
+양적자료는 풍부한 의미를 상실할 여지를 비롯해서 수치가 갖는 약점도 있다. Parsimony(간결성)의 문제를 갖는 것이다. 수치화되지 않는 개념을 양화하기 위해서는 개념이 무엇을 뜻하는지 명확히 할 필요가 있다. 그러나 이러한 개념을 측정하는 데 어떤 것을 포함할 것인가의 특정한 문제에 집중하게 되면 우리는 그것을 제외한 다른 모든 의미들이 배제된다. 그렇기에 어떤 정교한 양적 측정도 이에 상응하는 질적 기술에 비해 의미가 덜할 수밖에 없다.
 == 같이 보기 ==