집중경향치와 변산도

목차

1. 자료 분석의 의미

2. 자료 분석의 기초

3. 통계분석방법의 종류

4. 연구결과와 사례분석

본문내용

법
명목 자료
x2-test, run test, binomial test
순위 자료
Kolmogoror-Smirnov, one sample test
3.1.3 2변수 또는 복수 표본에 대한 분석 방법 자료의 형태
분 석 방 법
명 목 자 료
x2-test, Mcnemar test, Cochran Q test
순 위 자 료
Kolmogotov-Smirnov two test , Mann-Whitney U test, Median test, Kruscal-Wallis one-way ANOVA, Friedman two-way ANOVA, kenall, Wald-Worfowitz test, Wilcoxon test, Sign test
3.2 모수 통계 분석 방법
3.2.1 독립 변수와 종속 변수간의 관계를 분석하는 방법
독립변수가 종속변수를 어느 정도 설명 또는 예측해 주는 가에 중점을 둔 분석방법
종속변수와 독립변수의 자료형태가 어느 정도 일치되어야 하며, 자료형태가 일치되지 못하면 분석상 오류가 발생함.
통계기법
독립변수
종속변수
참고
상관관계(correlation)
등간(비율)
등간(비율)
독립변수가 명목자료인 경우는 Regression with Dummy Variable을 이용
회귀분석(regression)
등간(비율)
등간(비율)
분산분석(analysis of variance)
명목
등간(비율)
판별분석(discriminant analysis)
등간(비율)
명목
정준상관(canonical correlation)
등간(비율)
등간(비율)
3.2.2 변수들간의 상호 관계를 이용한 분석 방법
독립변수와 종속변수가 없고 변수들간의 상호관계를 분석하는 방법들로서 변수와 대상(subjects)의 집단화(grouping)에 초점을 두게 됨.
통계기법
자료의 형태
참고
요인분석(factor analysis)
등간(비율)
순위 자료를 이용하는 방법도 있음
군집분석(cluster analysis)
등간(비율)
3.2.3 분석기법의 선정
분석기법의 선정은 변수의 수, 측정된 자료의 형태, 표본 집단의 수를 고려하여 결정하며, 단일분량분석과 다변량 분석이 존재함.
<단일 변량 분석>
<다변량 분석>
4. 연구결과와 사례 분석
4.1. 연구추론의 결과
4.1.1 추론의 의의와 도출
예상되는 결과로부터 도출될 수 있는 추론의 성격에 대한 논의가 필요
연구 결과를 응용하는 지침 제공
4.1.2 연구 결과의 평가 기준
일반화 가능성 : 예상되는 결과들이 중심이 되는 정책 문제에 적용될 수 있는 정도
타당성 : 연구 결과가 조사 목적에 적용될 수 있는 정도
신뢰성 : 연구 결과에 대한 믿음 정도
실용적 중요성 : 연구 결과들이 행동을 추진시킬 수 있는 정도
4.2 사례중심의 분석
4.2.1 사례 분석의 의의
사례와 숫량 자료간의 구별은 다소 인위적인 것일 수 있지만, 양자는 서로 상이한 방법론적 기능과 관련되기 때문에 이러한 인위적인 특성도 어느 정도는 유용함.
4.2.2 사례의 성격과 이용
개인, 가족, 소집단 및 공적 조직, 대상지역 등 실제적인 연구영역에 따라 분류함.
방법론적인 차원에서 분류 : 가설의 확인, 사실의 명확화와 반증, 그리고 이견, 이해의 문제와 관련하여 보통의 사례, 일탈된 사례, 그리고 극단적 사례 등
4.2.3 사례 연구의 중요성
과학적 조사의 전통적인 범주에 맞지 않는 이론 체계를 이용하는 사람들에게 적합
부분과 부분의 관계, 전체에 대한 부분의 관계 확인등의 과정을 통해서 사회적 행동이 발생하는 맥락을 파악하고, 이러한 행동을 이해할 수 있음.
조사 문제의 이해 기초 특정한 일반화된 개념을 사용하기 위해서 필요

키워드

집중경향치,   자료 분석의 의미,   자료 분석의 기초,   통계분석방법의 종류,   단일 변량 분석,   척도별 자료분석방법