[사회복지조사론] 통계분석의 이해 - 자료분석의 준비와 통계분석의 분류 및 기술통계와 분석에 대한 이해와 정리

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[사회복지조사론] 통계분석의 이해 - 자료분석의 준비와 통계분석의 분류 및 기술통계와 분석에 대한 이해와 정리 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

목차
1. 자료분석의 준비
1) 자료의 정리 및 편집
2) 자료입력

2. 통계분석의 분류
1) 기능에 따른 분류 : 기술통계, 추론통계
2) 변수의 수에 따른 분류
3) 모집단의 분포 및 가정에 따른 분류

3. 기술통계와 분석
1) 일원적분석
2) 이원적 분석
3) 다원적 분석
4) 가설검증
5) 카이스퀘어 검증
6) T-검정
7) 일원분산분석
8) 상관관계분석
9) 회귀분석
10) 조사연구의 윤리성

참고문헌

본문내용

을 함수식으로 표현하는 통계적 모형.
(2) 다중회귀분석
● 분석의 목적
- 2 이상의 독립변수를 가지고 종속변수를 설명한다.
- 독립변수들이 종속변수에 영향을 미치는지 파악한다.
- 회귀모형을 추정하여 종속변수의 값을 예측한다.
● 변수의 속성
- 독립변수들과 종속변수 모두 원칙적으로 연속형 변수.
- 독립변수들 중 범주형 있는 경우
: 가변수(더미변수) 형태로 바꾸어야 사용 가능.
● 자료에 대한 기본 가정들
① 종속변수와 독립변수간의 선형성
② 오차 (종속변수)의 독립성
③ 오차 (종속변수)의 정규성
④ 오차 (종속변수)의 등분산성
※ 회귀분석 실시한 후 위의 사항들이 만족되었는지 먼저 검토
⇒ 모두 만족되는 경우 : 회귀분석에 위한 결과가 의미를 갖는다.
⇒ 그렇지 않은 경우 : 회귀분석에 의한 결과는 의미가 없다.
즉, 분석 결과를 믿을 수 없다.
1. 원 회귀방정식
y : 종속변인 원 점수
: 독립변인 원 점수
: 독립변인 원 점수
: 회귀계수
: 상수(절편)
: 오차
2. 예측 회귀방정식
(비표준 회귀계수일 경우)
(표준회귀계수일 경우)
: 종속변인 예측 점수
: 독립변인 원 점수
: 독립변인 원 점수
: 추정된 회귀계수
: 추정된 상수(절편)
● 회귀모형의 타당성에 대한 검정
① 설정된 모형에 대한 적합성 검정
…
(설정된 모형은 적합하지 않다
= 모든 독립변수들이 종속변수에 영향을 주지 않는다.)
적어도 하나의 … ,
(설정된 모형은 적합하다
= 적어도 하나 이상의 독립변수가 종속변수에 영향을 준다.)
② 회귀계수에 대한 검정
(독립변수 가 종속변수 Y에 영향을 주지 않는다.)
(독립변수 가 종속변수 Y에 영향을 준다.)
● 추정된 회귀계수의 의미
① 비표준화된 회귀계수
: 종속변수 값을 예측할 때 사용함.
② 표준화된 회귀계수
: 측정단위와 무관하도록 변환된 회귀계수로서 독립변수들 간의 상대적인 중요도를 나타냄.
● 추정된 회귀식 의미 해석
(비표준 회귀계수일 경우)
- b1 값 의미
· X2가 고정(통제)되었을 때 X1이 Y를 설명하는 양.
· 즉, X1이 1단위 커지면 Y값은 b1만큼 변화.
- b2 값 의미
· X1이 고정(통제) 되었을 때 X2가 Y를 설명하는 양.
· 즉, X2가 1단위 커지면 Y값은 b1만큼 변화.
- 독립변수 X1과 함께 모형에 투입되는 다른 독립변수들이 무엇인지에 따라 추정되는 회귀계수 b1값이 달라짐.
● 다중공선성 문제 검토
- 다중공선성
: 서로 상관이 높은 독립변인들이 모형에 동시에 작용되어 회귀계수 추정치를 불안정하게 하여 추정된 회귀모형의 정확성 떨어뜨림.
- 판단방법
이용되는 척도
기준(대략적)
① 공차한계(tolerance)
: 0.1보다 작은지
② 분산팽창지수(VIF)
: 10보다 큰지
③ 고유값(eigen number)
: 0.01보다 작은지
④ 상태지수(condition number)
: 100보다 큰지
⑤ 분산할당(variance proportion)
: 0.5 이상이 여러 개인지
⇒ 위 척도들로부터 전반적인 평가를 내림.
- 해결방안
: 상관이 높은 독립변인들 중 어느 것을 제외하거나,
: 설명변수가 취할 수 있는 더 많은 범위에서 자료를 추가로 관측하거나,
: 비선형 회귀분석 적용해야...
● 독립변수 선택 방법
- 변수 선택 목적
: 종속변인에 유의한 독립변인만으로 적합모형 추정하고자 할때
: 또는, 다중공선성 문제 해결을 위해 일부 변수 제거하고자 할때
- 적용방법
① 전진 선택법
② 후진 제거법
③ 단계 선택법(stepwise)
● 가변수(dummy variable) 이용한 회귀분석
- 독립변수가 범주형인 경우 가변수로 변환
- 범주가 K개이면 가변수는 (K-1)개 필요함
- 하나의 범주를 기준 집단으로 삼고 나머지 범주의 효과 해석.
● 가변수 만드는 방법
예) 범주 K=3인 경우 : A, B, C
연령
기준집단 : C일때
기준 집단 : A일때
가변수1
(A소속여부)
가변수2
(B소속여부)
가변수1
(B소속여부)
가변수2
(C소속여부)
A집단
1
0
0
0
B집단
0
1
1
0
C집단
0
0
0
1
◎ 회귀분석의 변수 특성
1. 단순 회귀분석방법 (simple regression analysis)
(1) 독립변인
① 수 : 한 개
② 속성 : 연속형
(2) 종속변인
① 수 : 한 개
② 속성 : 연속형
2. 다중 회귀분석방법 (multiple regression analysis)
(1) 독립변인
① 수 : 한 개
② 속성 : 원칙적으로 연속형이어야 하나,
범주형이 포함된 경우는 가변수
(더미변수) 형태로 바꾸어 적용
해야함
(2) 종속변인
① 수 : 한 개
② 속성 : 연속형
◎ 회귀분석 절차
① 종속변수와 독립변수(들)로 회귀모형 설정.
② 선형성 가정 검토 : 산점도
③ 종속-독립, 독립-독립변인 간의 상관성 검토 : 이변량 상관계수
④ 추정된 회귀모형의 타당성 검토
- 독립성 가정 검토 : D-W 통계량
- 잔차분석 : 정규성, 이상치, 등분산성, 선형성 검토
- 영향관측점 검토
- 다중공선성 검토(다중회귀분석 시)
- 결정계수(또는 수정된 결정계수) 검토
⑤ 추정된 회귀모형에 대한 결과 해석
- 회귀모형의 적합성(유의성) 검정
- 회귀계수(들)의 유의성 검정 : 각 독립변인(들)의 유의성 검토
⑥ 결과 해석
관심 1 : 유의미한 독립변수를 찾고,
추정된 회귀계수 통해 종속변수와의 관계성 및 영향력 파악.
관심 2 : 추정된 모형을 이용하여 주어진 독립변수 수준에서
종속변수의 (평균)수준 예측.
관심 3 : 종속변수에 대한 독립변수들간의 기여도 비교.
10) 조사연구의 윤리성
(1) 응답자의 시간과 에너지
(2) 자발적 참여
(3) 연구문제의 은폐
(4) 연구대상자에 대한 위해 방지
(5) 익명성과 비밀성
(6) 연구자의 신분 감춤
(7) 분석과 보고
참고문헌
김갑용, 전남련 외 저, 사회복지조사론, 정민사 2013
이상일 저, 사회복지조사와 평가, 동문사 2008
채구목 저, 사회복지조사방법론, 양서원 2013
양정하, 황인옥 외 저, 사회복지조사론, 정민사 2013
이현심, 이명순 외 저, 사회복지 실천론, 파란마음 2013
고수현 저, 사회복지조사론, 정민사 2013

키워드

자료분석,   통계분석,   기술통계,   일원적분석,   이원적 분석과 다원적 분석,   가설검증,   카이스퀘어 검증,   t-검증,   일원분산분석,   상관관계분석과 회귀분석