[교육통계][교육통계 이론][교육통계문항분석][교육통계 내용][교육통계 사례][교육통계 제 방법]교육통계의 기본이론, 교육통계의 문항분석과 교육통계의 내용 및 교육통계의 사례로 본 교육통계의 제 방법 분석

소개글

[교육통계][교육통계 이론][교육통계문항분석][교육통계 내용][교육통계 사례][교육통계 제 방법]교육통계의 기본이론, 교육통계의 문항분석과 교육통계의 내용 및 교육통계의 사례로 본 교육통계의 제 방법 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 교육통계의 기본이론
1. 빈도
1) 빈도의 정의
2) 빈도의 성질
2. 측정치
1) 정의
2) 성질
3) 종류

Ⅱ. 교육통계의 문항분석
1. 문항의 변별도(D.I)
2. 문항곤란도(P)

Ⅲ. 교육통계의 내용과 사례
1. 집중경향치
2. 집중경향치들간의 특징비교
1) 부적분포
2) 정상분포
3) 정적분포
3. 변산도(산포도)
1) 범위와 사분편차
2) 평균편차와 표준편차
4. 규준점수
1) 원점수
2) 등위점수
2) 등위점수
3) 백분위점수
4) 100점만점의 점수
5. 표준점수
6. 정상분포와 양
1) 정상분포
2) 예

Ⅳ. 교육통계의 제 방법
1. 판별분석
2. 정준상관
1) 정준상관을 실시
2) 정준상관 분석절차
3. 경로분석
4. 구조방적식 모형
5. 요인 분석

참고문헌

본문내용

계 모형으로 현상을 설명할 수 있다.
인과모형이 자료와 일치하지 않으면 이는 현상을 설명하지 못하는 것이지 때문에 연구자의 이론적경험적 배경에 의존하여 모형을 수정하여야 한다.
경로 분석의 예로 초등학교 성적에 영향을 주는 변수들 간의 인과관계를 모형으로 구축할 수 있다. 이 경우 성적에 영향을 주는 변수로서 가정의 사회적 배경, 지능, 성별, 교사와의 관계, 출석률을 설정하고 변수들 간의 인과관계를 모형으로 구안한다. 연구자는 이론적 배경과 경험적 배경에 의하여 모형을 설정할 수 있다.
경로분석에서는 회귀분석에서의 회귀계수와 같이 경로계수가 있다. 경로계수가 클수록 한 변수가 다른 변수에 주는 영향력이 높음을 의미한다.
경로분석은 현상의 인과관계를 설명하여 이론적 모형을 구축하는 장점이 있다. 그러나 수집된 자료가 타당하지 않거나 신뢰롭지 않고 자료 수가 충분하지 않으면 인과관계 모형을 제대로 구안할 수 없는 단점이 있다. 경로분석의 특성상 기존에 연구된 인과 모형에 새로운 변화를 하나만 추가하더라도 인과 모형은 많은 변화를 가져오기 때문에 경로분석을 사용하는 연구에는 많은 자료 분석 경험이 필요로 한다.
변수들이 상호관계가 있는 변수들이 대부분이며 일방적 인과관계가 있는 경우는 드문 사회과학에 적용에 제한이 따른다는 비판도 있다.
4. 구조방적식 모형
구조방정식 모형(structural equating model : SEM)은 경로분석보다 발전된 통계적 방법으로 종속변수에 영향을 주는 두 개 이상의 변수들과의 인과관계를 밝혀 현상을 설명하는 인과 모형을 구축하는 방법이다. 이때 원인이 되는 변수는 다수의 하부변수로 구성된다. 구조방정식 모형은 경로분석과는 달리 타당하고 신뢰로운 자료를 변수로 사용하기 때문에 인과관계를 더 과학적으로 설명한다.
구조방적식 모형을 LISREL, 잠재변수인과 모형, 공분산구조모형 혹은 공분산구조분석 이라고도 한다.
예를 들어, 대학의 서열을 결정하는 변수에 대한 연구에서 어떤 변수들이 영향을 주는지, 그리고 변수들 간에 어떤 인과관계가 있는지를 밝히기 위하여 구조 방정식 모형을 사용할 수 있다.
이 모형에서 학교크기, 연수실적, 그리고 대학원생 질은 잠재변수라고 하고, 교수 수, 대학원 졸업생수, 재학생 수 ,발표 논문 수, 연구논문 발표 교수 비율, 연구과제 수행 교수 배율은 표명변수라고 한다. 잠재변수는 여러 측청치로 나타는 것이 바람직하며, 표명변수는 연구자에 의하여 직접 측정이 가능한 변수이다.
구조 방정식 모형은 경로분석과 비교했을 측정치나 변수들을 조합하여 이론적 구인을 구성한 후 이론적 구인인 잠재변수들과 종속변수 간의 인과관계를 분석하는 방법으로 경로분석보다 한 단계의 과정이 더 필요하다. 경로분석은 연구의 관심이 되는 변수들 간의 인과관계를 분석하는 연구로서, 변수들을 이론적 구인으로 구성하지 않는다.
구조방적식 모형은 경로분석보다 복잡하지만 인과관계 규명이 강하다. 경로분석보다 인과관계 모형 설정을 위해서 한 단계 더 고려해야 하므로 구조방적식 모형을 연구하기 위해서는 이론적 배경이나 경험적 배경이 강해야 한다. 인과관계 모형이 수집한 자료와 부합되지 않을 경우 인과관계 모형을 수정하는 작업이 반복되어야 한다는 점은 경로분석과 같다. 구조방정식 모형는 경로분석, 회귀분서 그리고 요인분석이 합성되어 발전된 통계적 방법이다.
5. 요인 분석
요인분석(factor analysis)이란 알지 못하는 특성을 규명하기 위하여 문항이나 변수들 간의 상호관계를 분석하여 상관이 높은 문항이나 변수들을 모아 요인으로 규명하고 그 요인의 의미를 부여하는 통계적 방법이다. 요인분석은 인간의 심리적 특성을 규명하기 위하여 개발된 통계적 방법으로 지능을 밝히는 데 사용되었다. 최근에는 구조방정식 모형에서 잠재변수를 밝히는 데에도 요인분석이 사용되고 있다.
요인분석을 통하여 Spearman은 지능을 일반요인과 특수요인으로 구분하였으며, Thurstone은 지능이 일곱 가지 기본정신능력으로 구성되어 있다고 주장하였다. 일곱 가지 기본 정신능력은 어휘력, 수리력, 공간력, 지각력, 추리력, 암기력, 언어유창성이다. 즉 알지 못하는 지능을 연구하기 위하여 많은 문항으로 제작된 지능 검사를 실시하여 얻은 자료를 가지고 요인을 분석한 결과, 지능은 일곱 가지 하부 능력으로 합성된 것임을 알게 된 것이다. 이 하부능력을 구인이라고 하며, 구인타당도를 검증하는데 요인 분석이 사용된다.
요인 분석은 다소 복잡한 통계적 방법이지만 이 또한 문항 혹은 변구간의 상관관계수에 근거한다. 즉 관계가 높은 문항들이나 변수들을 묶어 하나의 요인으로 의미를 부여한다. 요인분석의 정차는 다음과 같다.
첫째, 문항점수를 얻거나 변수들을 측정한다.
둘째, 문항이나 변수들 간의 상관계수 행렬을 구한다.
셋째, 회전하지 않은 요인을 추출한다.
넷째, 요인을 회전시킨다.
다섯째, 회전된 요인과 관계있는 요인부하량이 큰 문항이나 변수들의 내용에 근거하여 요인을 해서하고 이름 부여한다.
알지 못하는 잠재적 특성을 측정하기 위하여 검사를 실시하거나 변수를 측정하여 그들 간의 상관계수를 구하면 관계가 깊은 문항이나 변수들이 묶여지게 된다. 묶여진 문항이나 변수들은 요인이 되며 해석을 쉽게 하기 위하여 요인들을 회전하고 회전된 결과에 따라 요인을 분석한다.
요인분석은 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석이 있으며 탐색적 요인분석(explotatory factor analysis)은 연구자가 어떤 요인들과 요인의 수에 대하여 확실한 정보가 없을 경우 실시하는 분석이고, 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)은 연구자가 요인 수에 대한 정보를 가지고 있을 때 실시하는 분석이다.
참고문헌
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김천기 저, 교육의 사회학적 이해, 학지사
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우정호(2000), 통계교육의 개선방향 탐색, 학교수학, 대한수학교육학회
정영해 외(2006), SPSS 12.0 통계자료분석, 한국사회조사연구소

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교육통계,   문항분석,   교육통계방법,   교육,   학교교육