[측정, 국민이해측정]측정과 국민이해측정, 고객충성도측정, 측정과 사용자만족도측정, 소비자관여측정, 측정과 미디어수용자측정, 웹사이트사용량측정, 측정과 상대적 효율성측정, 변화측정, 측정과 빈곤율측정

소개글

[측정, 국민이해측정]측정과 국민이해측정, 고객충성도측정, 측정과 사용자만족도측정, 소비자관여측정, 측정과 미디어수용자측정, 웹사이트사용량측정, 측정과 상대적 효율성측정, 변화측정, 측정과 빈곤율측정에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 측정과 국민이해측정
1. 과학기술 국민이해 연구현황 분석
2. 새로운 개념화와 측정도구 개발

Ⅱ. 측정과 고객충성도측정
1. 고객충성도의 개념
2. 고객충성도를 측정할 수 있는 방법
3. 고객충성도가 서비스 기업에 미치는 영향

Ⅲ. 측정과 사용자만족도측정
1. 인터페이스
2. 인지된 성과
3. 미디어 풍부성
4. 구조적 문제

Ⅳ. 측정과 소비자관여측정

Ⅴ. 측정과 미디어수용자측정
l. 초창기(1920~40년대) : 전화조사 방법과 일기식 방법
1) 전화조사방법
2) 일기식 방법
2. 성숙기(l950년-1970년) : 미터식과 오디미터
3. 발전기(1980년 - 현재) : 피플미터

Ⅵ. 측정과 웹사이트사용량측정
1. 사이트중심 방법
2. 사용자중심 방법

Ⅶ. 측정과 상대적 효율성측정
1. 정보화의 산출요소
2. 정보화의 투입요소
3. 기초자치단체 정보화의 효율성 측정을 위한 DEA모형

Ⅷ. 측정과 변화측정
1. 변화의 측정도구로서의 차이점수(difference score)
2. 변화의 측정도구로서의 잔차 차이점수(residualized difference score)
3. 변화의 측정 도구로서의 모조변인(dummy variable)

Ⅸ. 측정과 빈곤율측정
1. 비노인가구의 빈곤율 추정
2. 노인가구의 빈곤율 추정
3. 전체 가구의 빈곤율

참고문헌

본문내용

않다는 점이다. 잔차 차이점수는 절대적 변화량보다는 상대적 변화량을 나타내며, 그 기준은 각 개인의 예측치가 된다. 또한 각 개인의 예측치도 단지 주어진 표본을 근거로 산출되기 때문에 표본에 따라서 상이한 결과가 나올 수 있다. 그러므로 잔차 차이점수를 올바로 사용하기 위해서는 이 점수가 산출되는 표본의 성격에 대한 충분한 지식이 전제되어야 한다.
3. 변화의 측정 도구로서의 모조변인(dummy variable)
단순 차이점수와 잔차 차이점수는 회귀분석에서 독립변인이나 종속변인으로 모두 사용될 수 있다. 이와는 달리 모조변인 방법은 독립변수로서 변화의 영향을 알아보기 위한 수단으로 사용될 수 있다(Ryu 1997). 이 방법은 변화량에 초점을 두기 보다는 변화의 방향에 초점을 두는 접근방법이다. 예를 들어 소득 변화의 방향은 증가, 감소 및 불변의 3가지로 나뉠 수 있다. 모조변인 방법은 이 세 가지 방향을 모조변인의 형태로 회귀분석의 우변에 포함시키는 방법이다. 회귀분석에서는 g개의 범주를 지닌 변수를 모조변인으로 표현하기 위해서는 g-1개의 모조변인이 필요하다. 예를 들어 소득변화를 경험하지 않은 집단을 준거집단(reference group)으로 하여, 소득의 증가를 경험한 집단은 변수 D1에서 1로, 그 외의 집단은 0으로 코딩하고, 소득의 감소를 경험한 집단은 변수 D2에서 1로, 그 외의 집단은 0으로 코딩하여 변수 D1과 D2를 회귀식의 우변에 포함하여 각각의 회귀계수를 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 회귀계수를 각각 b1과 b2라고 한다면, b1은 소득의 변화를 경험하지 않은 집단과 비교하여 소득 증가의 영향을, b2는 소득의 변화를 경험하지 않은 집단과 비교하여 소득 감소의 영향을 나타내는 것으로 해석할 수 있다.
모조변인을 사용하는 방법이 갖는 장점으로는 독립변인으로 사용된 변화의 방향과 종속변수 사이에 나타날 수 있는 비선형관계(nonlinear relationship)를 알아보기에 적합하다는 점이다. 예를 들어 b1과 b2가 양수라면, 소득의 변화를 경험하지 않은 집단과 비교하여 소득 변화와 종속변수와의 관계는 곡선성(curvilinearity)을 지니고 있음을 나타내는 것으로 해석할 수 있다. 그러나 이 접근방법은 적용 범위가 다른 방법에 비하여 제한적이다. 즉 변화의 정도를 변화의 방향으로 전환하는 과정에서 정보의 손실이 발생하게 되며, 모조변인으로 표현된 변화의 방향을 종속변인으로 활용하기가 매우 어렵다는 한계를 지닌다.
Ⅸ. 측정과 빈곤율측정
1. 비노인가구의 빈곤율 추정
비노인가구의 빈곤율을 추정하기 위해 가구주 연령 60세 미만 가구를 비노인가구로 정의하였다. 노인가구의 가구 평균소득은 93.34만 원~100.70만 원으로 전체 가구의 평균소득보다 약 5만 원 가량 높은 수준이다. 비노인가구의 빈곤선은 38.69만원~42.03만 원으로 추정되었다. 이 역시 전체 가구를 대상으로 한 빈곤선 보다 약간 높은 수준이다.
전체 3787가구 중 소득수준이 빈곤선 아래인 빈곤가구의 수는 534가구로 빈곤율은 14.10%였다. 이후 총 3322가구 중 빈곤가구가 446 가구로 빈곤율은 13.43%, 이후 총 3103가구 중 빈곤가구 419가구로 빈곤율은 13.51%, 2001년의 경우 총 3001가구 중 빈곤가구 443 가구로 빈곤율은 14.76%로 각각 추정되었다. 전체 가구를 대상으로 했을 때 빈곤율이 하락하는 모습을 보였지만, 비노인가구를 대상으로 보았을 때에는 빈곤율의 변화를 거의 발견할 수 없었다.
2. 노인가구의 빈곤율 추정
노인가구의 빈곤율 추정을 위해 본 연구에서는 가구주 연령이 60세 이상인 가구를 노인가구로 정의하였다. 노인가구의 가구 평균소득은 58.88만 원~72.53만 원이다. 노인가구의 평균소득을 비노인가구의 평균소득과 비교해 보면 비노인가구 평균소득의 63.08%~72.03% 수준이다. 빈곤선을 보면 20.43만 원~26.06만 원이다. 이를 비노인가구 빈곤선과 비교해 보면 52.80%~62.00% 수준이다. 은퇴가구 혹은 노인가구의 적정 소득대체율을 연구한 기존 연구들에서 적정 소득대체율을 50-75% 수준으로 보고 있다. 따라서 노인가구의 빈곤선이 비노인가구 빈곤선의 약 60%라는 것은 노인가구 빈곤선이 노인가구의 필요소득 수준 감소를 적절히 반영하고 있다고 볼 수 있다.
전체 노인가구 794가구 중 160가구가 빈곤가구로 빈곤율은 20.15%였다. 이후 584가구 중 빈곤가구는 132가구로 빈곤율은 22.60%였고, 이후 633가구 중 138가구가 빈곤가구로 빈곤율은 21.80%, 그리고 2001년의 경우 총 674 가구 중 빈곤가구의 수는 158가구로 빈곤율은 23.44%였다.
노인가구의 빈곤율은 비노인가구에 비해 6-9% 정도 높은 빈곤율을 보였다. 빈곤율이 하락하는 것으로 나타났지만, 그 기간 동안에도 노인가구의 빈곤율은 전혀 개선되지 않은 것으로 나타났다. 또한 빈곤율이 크게 상승하는 모습을 보이고 있는데, 이는 빈곤율 상승이 노인가구의 빈곤율 상승에 기인한 것이라는 점을 보여주고 있다.
3. 전체 가구의 빈곤율
비노인 빈곤가구수와 노인 빈곤가구수를 합하여 전체 가구의 빈곤율을 측정하였다. 연도별로 보면 빈곤가구수 694가구, 빈곤율은 15.15%, 이후 빈곤가구수 578가구, 빈곤율은 14.80%, 이후 빈곤가구수 557가구, 빈곤율은 14.92%, 그리고 빈곤가구 601가구에 빈곤율은 16.35%인 것으로 나타났다.
참고문헌
- 김학수 외 2명(2002), 새로운 측정 모델을 이용한 과학기술 국민이해 조사연구, 기술경영경제학회
- 김민형 외 1명(2011), 고객충성도를 형성하는 관계혜택의 역할, 한국관광·레저학회
- 김지영(2002), 소비자관여가 소비자가 인지한 의류제품의 성과에 미치는 영향, 한국의상디자인학회
- 이종민 외 1명(1999), 미디어 수용자 측정의 발전과정에 관한 역사적 고찰, 한국광고학회
- 이석기(2002), 웹 사이트 사용량의 측정을 위한 지수에 관한 연구, 한국광고학회
- 한영춘 외 2명(2000), 도서관 정보검색시스템의 사용자 만족도 측정도구의 개발, 영남대학교

키워드

측정,   국민이해측정,   고객충성도측정,   사용자만족도측정,   소비자관여측정