[사회복지조사론] 자료분석(기술적 실태조사 분석)

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목차

[사회복지조사론] 자료분석(기술적 실태조사 분석)

I. 사례조사 분석

II. 기술적 실태조사 분석
가. 자료의 준비
나. 표본의 대표성 검사
다. 모집단 특성에 대한 기술
a. 명목적 변수들의 기술
b. 서열적, 등간적, 그리고 비율적 변수들의 기술

* 참고문헌

본문내용

서열적 수준 이상의 변수는 응답카테고리가 다양하기 때문에 표의 정리와 분석이 그만큼 어려워진다. 서열적 수준 이상의 변수는 심하면 응답자 수만큼의 응답카테고리가 나을 수도 있기 때문에 다양한 이들 응답카테고리들을 축소시켜 의미 있는 자료로 만드는 작업이 필요하다. 다음은 비율적 변수로서 2012년 1학기에 개설된 모 대학 사회복지조사방법론 과목의 수강생 50명의 성적에 관한 가상적 자료이다.
<표> 사회복지조사방법론 수강생 50명의 가상적 성적
모집단에 대해 기술하기 위해서는 무엇보다 먼저 복잡한 이들 자료를 잘 정리해야만 한다. 따라서 이 자료는 50점 이상 60점 미만, 60점 이상 70점 미만, 70점 이상 80점 미만, 그리고 90점 이상 100점 미만 등 다섯 카테고리로 다음의 <표>와 같이 다시 정리할 수가 있다.
<표> 다시 정리된 사회복지조사방법론 성적들
이와 같이 재정리된 표를 통해서 이번 학기에 사회복지조사방법론을 수강한 학생들에 대한 분석이 가능해졌다. 표에 의하면, 가장 많은 점수 그룹, 즉 최빈수는 80점대로 40%나 되었다. 이 자료는 앞의 명목적 변수의 경우처럼 그래프로 정리될 수도 있다.
비율적 수준의 이 자료로부터 최빈수 이외에도 중앙집중경향(central tendency)과 분포상황(dispersion)에 대한 정보를 얻는 것이 가능하다. 즉, 50명의 성적에 대한 산술평균(arithmetic mean)을 산출하여 성적에 대한 평균(average)을 산출하면 된다. 그리고 분포상황의 분석을 위해서는 표준편차(standard deviation)을 산출하면 된다.
[표] 분포상황과 관련된 공식들
마지막으로 조사자의 기술적 해설(descriptive commentary)을 위해서는 단순한 산술평균이나 표준편차의 수치를 열거하는 것만으로는 부족하다. 자료의 중앙집중화와 분산에 대한 보다 상세한 기술과 함께 같은 다른 학기의 사회복지조사방법론 수강생들의 성적과의 비교 또는 같은 학기의 다른 과목들의 성적들과의 비교에 초점을 맞추는 해설도 필요하다.
예를 들어 2019년 1학기 사회복지조사방법론 수강생들의 평균과 분포상황을 비교함으로써 2020년 1학기 학생들의 학업성취를 알아볼 수가 있는 것이다.
* 참고문헌
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사회복지조사방법론 : 최창현, 황민철 저, 윤성사, 2018
사회복지실천론 : 이영분/김기환 등 저, 동인, 2010

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