사회조사(통계)의 이해

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B
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3. 세 변인간의 관계 분석: 이원변량분석(ANOAVA)
이원변량분석은 두 개의 독립변인이 모두 명명척도 또는 서열척도에서 얻어진 자료이고 종속변인은 등간척도이상에서 얻어진 자료일 때 적용된다. 예를 들어, ‘대상자의 연령층(청년층, 중년층, 노년층)과 성별(남, 여)에 따라 죽음 불안 정도에 차이가 있는가’를 규명하고 싶은 경우이다. 이 경우에는 연령층별에 따른 죽음불안 차이, 성별에 따른 죽음불안의 차이, 그리고 연령층과 성별의 상호작용에 의한 죽음불안의 차이가 각각 분석된다.
<표 6> 죽음 불안에 대한 세대별, 성별 차이 비교
세대별
전 체
남 자
여 자
N M S
N M S
N M S
청년층
중년층
노년층
전 체
231 17.5 4.20
169 17.2 4.33
160 17.6 4.64
560 17.4 4.36
105 16.4 4.26
89 17.0 4.09
80 17.7 4.80
274 17.0 4.38
126 18.5 3.94
80 17.5 4.59
80 17.5 4.50
286 17.9 4.30
이원변량분석
세대별 효과: F=.40/ 성별 효과: F=4,23*/ 상호작용 효과: F=3.17*
*p<.05
해석: 세대별로는 죽음 불안에 의의 있는 차이가 있다고 말하기 어렵다.
성별로는 죽음 불안에 의의 있는 차이가 있다고 말할 수 있다. 즉 남자 집다보다는 여자 집단에서 죽음 불안이 높은 경향을 보인다.
세대별. 성별의 상호작용에는 의의 있는 차이가 발견된다. 즉 중년층과 노년층 집 단에서는 성별에 따른 의의 있는 차이가 발견되지 않으나, 청년층 집단에서는 남자 집단보다는 여자 집단이 의의 있게 높은 죽음불안을 가지는 것으로 나타났다.
4. 중다회귀분석
2개 이상의 독립변인(동간척도이상)이 하나의 종속변인(동간척도이상)에 미치는 영향력을 분석하고자 할 때 이용된다. 중다회귀분석에서는 각 독립변인이 종속변인에 미치는 상대적 중요성(β)과 유의한 독립변인들이 종속변인을 종합적으로 설명한 정도(Ｒ²)가 밝혀진다.
<표 7> 우울감 관련변인들이 우울감에 미치는 영향의 중다회귀분석
독립변인
r
모형 1
모형 2
모형 3
모형 4
β
p
β
p
β
p
β
p
연령
.151*
학력수준
-,233***
-.183
.028
-.163
.045
-.245
.002
경제생활수준
.335***
.262
.002
.235
.006
.157
.050
.196
.011
신앙심
.282***
.228
.005
.212
.007
.155
.045
주관적 건강상태
.352***
.171
.032
생활동작기능(전체)
.333***
.249
.002.
.292
.000
.182
.026
가족동거유형
-.070
배우자 유무
.116
자녀접촉빈도
-.324***
-.199
.012
가족지지도
-.393***
사회적 지지도
-.430***
-.361
.000
-.258
.002
사회활동 참여도
-.336***
생활만족도
-.517***
-.194
.039
자아효능감
-.478***
-.197
.035
adjusted Ｒ²
p
.190
.000
.255
.000
.445
.000
.454
.000
주: 1). 주관적 건강상태, 생활동작기능, 경제생활수준은 점수가 높을수록 상실이 큼을 나타냄.
2) 신앙심도 점수가 높을수록 신앙이 약함을 나타냄.
3) 배우자 유무는 1)있음, 2)없음으로 점수가 부여됨.
4) 가족동거유형은 점수가 높을수록 동거가족이 확대되어짐을 나타냄.
5) 요인분석
경험적으로 측정된 요인들이 이론적으로 가정한 요인을 어느 정도 설명해 주는가를 분석 해 준다. 측정도구(척도질문지)의 타당도 검증에 많이 이용된다.
예로서, 부모의 화목척도(30문항)가 이론적으로 다음과 같이 구성되었다.
동료의식(5문항): 1, 7, 13, 19, 25/ 성격조화(5문항): 2, 8, 14, 20, 26
자녀관계(5문항): 3, 9, 15, 21, 27/ 애정표현(5문항): 4, 10, 16, 22, 28
경제관계(5문항): 5, 11, 17, 23, 29/ 건강생활(5문항): 6, 12, 18, 24, 30
부모의 화목척도에 대한 요인분석의 결과, 이 척도가 실제로 측정하는 의미있는 요인은 5개 요인으로 밝혀졌다.
<표 8> 추출된 요인의 고유값과 변량
factor
eigenvalue
% of variance
cumulative %
1
2
3
4
5
11.168
1.815
1.582
1.171
1.114
37.226
6.051
5.274
3.904
3.713
37.226
43.227
48.551
52.455
56.168
해석: 요인분석의 결과 고유값 1이상을 기준으로 분석했을 때 의미있게 추출된 요인이 5 개로 밝혀졌고 5개 요인이 설명하는 변량은 56퍼센트 정도였다. 이론적으로 가정한 6개 요인에 근접하였다. 추출된 5개 요인 각각에 기여하는 문항을 살펴보면 다음 표와 같다. 요인 축회적 방식은 varimax 방식을 채택하였고 기여한 문항은 요인부하량 .3이상을 기 준으로 하였다.
<표 9> 각 요인에 기여하는 문항과 요인 부하량
문항번호
요인 1
요인 2
요인 3
요인 4
요인 5
09
21
03
24
20
23
25
27
29
02
19
13
01
07
17
08
04
14
16
22
10
05
11
18
06
15
30
26
28
12
.726
.723
.678
.625
.521
.481
.466
.443
.678
.652
.613
.600
.542
.523
.374
.719
.670
.584
.518
.453
.442
.745
.704
.667
.627
.474
.689
.621
.612
.593
참고문헌
김영종(2007), 사회복지조사론 이해와 활용. 서울: 학지사.
박봉길최종백(역)(2004), 사회복지사를 위한 통계. 서울: 양서원.
박옥희(2006), 사회복지조사론. 서울: 학지사.
사회복지사 1급 시험연구회(2006), 1급 사회복지사 사회복지조사론. 서울: 나눔의 집.
이익섭이윤로(2007), 사회복지좌방법의 이해. 서울: 학지사.
황성동(2006), 알기 쉬운 사회복지조사방법론. 서울: 학지사.

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사회조사 ,   사회연구,   통계