사회복지조사방법론 요약

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사회복지조사방법론 요약에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1장 사회복지와 과학적 방법                                            
1. 사회복지 지식 개발의 논란
2. 과학적 방법의 필요성
2장 일반 지식과 과학적 지식    
1. 일상적 지식의 성격
2. 과학적인 지식 추구
제 3 장 과학적 이론
1. 과학적 이론
2. 사회과학 이론의 특성
3. 이론의 구성요소
4. 이론의 유형
5. 이론 형성의 방법 체계
제 4 장 조사연구의 성격  
1. 조사연구의 전 과정
2. 조사연구의 목적과 분석단위
3. 조사연구와 결정주의
제5장 문제와 가설
1. 연구문제의 설정
2. 연구 문제의 서술 - 조사연구의 문제 서술에서 요구되는 몇 가지 특성
3. 개념적 정의와 조작적 정의
4. 가설과 가설 검증
제6장 조사설계
1. 조사 문제와 연구 디자인
2. 인과관계의 확인
3. 연구 디자인의 타당도
제7장 연구디자인의 종류
1. 실험 디자인
2. 비실험 디자인(non-experimental design)
3. 선실험 디자인(pre-experimental design)
4. 유사실험 디자인(quasi-experimental design)
제8장 측정의 개념    
1. 측정의 정의
2. 측정의 구조
3. 개념화와 조작화
4. 측정의 4등급
제9장 지표
1. 지표와 합성 측정
2. 지수의 구성
3. 척도 구성(scaling)
4. 표준화된 측정도구
5. 설문지 개발
제 10장 측정의 타당도와 신뢰도
1. 측정의 오류
2. 타당도
11장 서베이 자료 수집
1. 우편 설문
2. 대인 인터뷰
3. 전화 인터뷰
4. 전자 서베이
12장 관찰
1. 관찰의 장점과 단점
2. 관찰자료 수집의 성격
3. 관찰의 과정
13장 비반응성 자료 수집    
1. 간접 관찰
2. 문헌연구(document study)
제14장 자료처리와 통계분석
1. 자료 처리의 과정
2. 통계분석의 이해
3. 통계분석 프로그램의 활용
15장 일원적 분석
1. 빈도 분포
2. 백분율분포
3. 비(ratio)
4. 집중 경향치
5. 분산(dispersion)
6. 분포도(distribution)

본문내용

통합하는 작업
⑵ 원자료의 편집 - 모호하거나 애매한 자료들에 대해 정당한 판단 기준을 가지고 수정이나 가감을 하는 과정을 원자료의 편집 과정이라고 한다.
2) 부호화(coding) - 수집된 자료들에 대해 숫자나 문자 등과 같은 기호를 부여하는 과정
각각의 정보 단위들에 대해 변수 이름 지정 ⇒ 각 변수들이 갖는 변수 값들에 대해 특정 부호 할당
부호화 과정 - 자료를 분석하기 위한 목적으로 그것들을 유형화하거나 수량화하는 자료 처리의 과정
부호책(codebook) - 연구에 필요한 모든 정보 단위들에 대해 각각 변수 이름과 변수값들을 지정해 놓은 것.
→ 오류를 줄일 수 있다.
3) 자료입력
- 자료를 컴퓨터에 입력시켜 놓고 분석 목적에 적절한 통계분석 프로그램을 사용하여 각 종 통계분석을 시도하는 것이 보편화 되어 있다.
- 어떤 분석이 필요하고 그것을 위해 어떤 통계 프로그램을 사용하는 것이 가장 적절할지를 미리 결정, 프로그램 이 요구하는 자료 입역의 양식에 맞추어 자료를 입력 한다.
2. 통계분석의 이해
1) 기술통계 - 주어진 자료에 대해 분석 기술하는 목적에 쓰인다.
① 일원적 분석 - 단일 변수에 대해 묘사하는 것
- 변수의 값들이 표본 전체를 통해서 혹은 일정 부분들에서 어떤 분포를 나타내는지 등을 분석
- 표본자료의 성격 묘사를 위해 전제되는 정도의 중요성만을 띤다.
- 개별 변수들의 분포에 대한 묘사와 기술이 위주가 되는 여론조사에 사용.
ex) 평균 소득, 개인간의 소득격차,
② 이원적 분석 - 두 변수간의 관련성에 대해 분석, 설명
ex) 명목변수-명목변수 : 교차분석, 수량변수-수량변수 : 상관관계 기법, 명목변수-수량변수 : 변량분석
③ 다원적 분석 - 세 개 이상의 변수들 간의 관계에 대해 설명
- 제 3의 변수에 의한 영향력을 배제하려는 통제의 목적으로 쓰여짐.
- 하나의 변수에 대해 작용하는 다양한 변수들의 영향력을 종합적으로 설명하기 위해 사용
ex) 부분상관관계, 공변량분석, 다중회귀분석, 군집분석, 판별분석, 요인분석, 신뢰도분석 등
2) 추론통계 - 추론을 통한 가설 검증을 목적으로 하는 것
- 샘플의 결과를 모집단으로 확대 적용하는 데 필요한 경험적 준거를 제시하기 위한 것
- 표본의 결과를 가직 모집단을 유추 해석하는 과정을 포함한다.
ex) t-test(티 검증), ANOVA(아노바, Analysis of Variance, 변량분석)
3. 통계분석 프로그램의 활용
- 수량적 통계분석에 필요한 계산들은 대부분 전사통계 프로그램에서 수행된다.
- 최근 PC 기반의 통계 프로그램들이 널리 보급되고 있어, 그것들을 입수하여 활용하는 것이 그리 힘들지 않게 되 었다.
- PC에서 주로 많이 사용되는 사회과학용 통계 프로그램들에는 SPSS(Statistical Package for the Social Science)나 SAS(Statistical Analysis System)이 대표적이다.
15장 일원적 분석
- 단일변수들에 대해 묘사 분석하는 것으로 빈도분포, 집중 경향치, 분산 등의 통계방법들이 많이 쓰인다.
1. 빈도 분포 - 한 변수의 변수값들이 자료에서 어떤 분포를 보이는지를 빈도로서 나타낸 것
1) 명목변수의 빈도분석
2) 서열변수의 빈도분석
3) 등간 및 비율변수의 빈도분포 - 수량변수의 빈도분포는 별 의미가 없기 때문에 명목변수 빈도로 나타낸다.
4) 빈도분포의 그래프 - 빈도분포를 시각적으로 나타내기 위해 사용함. 한눈에 파악될 수 있게 하는데 효과 있다.
2. 백분율분포(percentage distribution) - 빈도분포를 백분율로 환산한 것.
3. 비(ratio) - 한 변수에 있는 변수값들을 대비시켜 하나의 수치로 나타내는 방법
- 보다 함축적으로 표현할 수 있다.
ex) 우리나라 남성이 여성보다 1.27배 많다.
4. 집중 경향치(central tendency, 혹은 대푯값) - 한 변수의 분포를 요약할 수 있는 대푯값
최빈치(mode) - 가장 빈번하게 나타나는 변수값
중앙값(median) - 맨 중앙에 위치하고 있는 변수값
산술평균(arithmetic mean) - 개별 변수값들을 모두 더해서 전체의 케이스 수로 나눈 평균값
1) 최빈치, 중앙값, 산술평균
- 변수값들이 좌우대칭인 종형 분포( )를 이루고 있는 경우, 세 가지 집중경향치들은 거의 일치한다.
ex) 9명에 대한 표본조사에서 소득변수의 변수값들이 5만, 11만, 42만, 8만, 11만, 2만, 80만, 3만 이다.
→ 최빈치 : 11만원, 중앙값 : 8만원, 산술평균 : 18.8만원
5. 분산(dispersion) - 한 변수의 변수값들이 집중경향치에 얼마나 밀집되어 있는지 혹 분산되어 있는지를 나타냄
1) 범위(range) - 변수값 분포의 최대값에서 최저값을 뺀 것.
- 범위를 가지고 변수값들의 분산 정도를 추정하기 위해서는 변수값들이 고루 분산되어 있을 것, 최대값과 최저값이 우연히 극단적인 값을 가지지 않았을 것이라는 전제가 필요하다.
2) 사분편차(quartile deviation) - 양극단 값들을 사용하지 않고 그 대신 분포에서 3/4에 위치하는 값과 1/4에 위 치하는 갑을 사용하여 그 차를 구한다.
3) 변량(variance) - 한 변수의 분포에 있는 모든 변수값들을 사용하여 분산의 정도를 추정하는 방법
→ 변량이 클수록 변수값들은 서로가 이질적이고, 변량이 작을수록 동질적이다.
→ 변량이 0으로 나타나는 경우, 자료에 있는 모든 변수값들이 동일한 값을 가지고 있다는 것을 의미한다.
4) 표준편차(standard deviation) - 변량에 대한 제곱근의 값을 구한 것.
6. 분포도(distribution) - 정규곡선을 기준으로 측정하며, 자료들이 어떤 유형으로 분포되어 있는 지를 묘사하는 것.
1) 왜도(skewness, 편포도) - 분효의 비대칭성에 대한 측정치
2) 첨도(kurtosis) - 변수값들이 중아에 집중되어 잇는 정도를 나타내는 측정치
- 정규분표인 경우 첨도값은 0이 된다.

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사회복지조사방법론,   방법론,   요약