[조사 방법론] SPSS를 이용한 자료의 계량화와 분석 예

소개글

[조사 방법론] SPSS를 이용한 자료의 계량화와 분석 예에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론 - 문제 제기

Ⅱ. 본론 1 - 자료의 계량화
1. 모집단 계량화
2. 각 기준별 점수 부여 상황

Ⅲ. 본론 2 - 자료의 분석
1. 산점도
2. 다중회귀모형의 설정
3. 변수들 사이의 상관관계 분석
4. 모든 변수를 포함한 다중 회귀 분석
5. 나이, 학벌, 키, 종교, 출신지역, 장래희망을 제거한 다중 회귀 분석

Ⅲ. 결론 - 문제 해결

본문내용

02
.000(a)
잔차
992.844
20
49.642
합계
13280.167
29
a 예측값: (상수), 장래희망, 종교, 외모, 키, 학벌, 나이, 출신지역, 몸무게, 성격
b 종속변수: 호감도
⑷ 계수(a)
모형
비표준화 계수
표준화 계수
t
유의확률
B
표준오차
베타
1
(상수)
-2.551
7.477
-.341
.737
나이
.098
.068
.106
1.453
.162
학벌
-.007
.106
-.005
-.068
.946
키
.415
.146
.209
2.844
.010
몸무게
.654
.158
.397
4.142
.001
외모
.222
.234
.132
.948
.354
성격
.605
.238
.395
2.540
.019
종교
.115
.115
.065
.994
.332
출신지역
.061
.110
.044
.557
.584
장래희망
.064
.106
.041
.603
.553
a 종속변수: 호감도
모든 변수들을 포함했을 경우에 다중회귀분석의 결과는, 다음과 같은 표본회귀식을 구할 수 있다.
Y = -2.551 + 0.98X - 0.07X + 0.415X + 0.654X + 0.222X + 0.605X + 0.115X + 0.061X + 0.064X)
F-검정의 경우에는 유의수준이 0.05와 0.01에서 모두 유의미하지만, T값, 유의확률, 상관계수를 보면 확연히 종속변수인 ‘호감도’에 상관관계가 있는 독립변수와 상관관계가 없는 독립변수가 드러난다. 특히 성격은 ‘호감도’에 매우 크게 영향을 미치고, 반면 학벌은 아무런 영향을 미치지 않는다. 따라서 위의 회귀식은 성립하지 않는다.
처음에 살펴본 산점도와 변수들 사이의 상관관계를 분석해본 결과, 몸무게, 외모, 성격을 제외한 나머지 6개 변수들(나이, 학벌, 키, 종교, 출신지역, 장래희망)은 고공선성과 함께 상관관계가 문제가 있는 것으로 보인다. 따라서 다음으로는 ‘배우자 선택에 있어서 자신의 호감도에 영향을 주는 요인’으로 독립변수들 중에서 종속변수에 영향을 미치지 않는다고 여겨지는 6가지 변수들(나이, 학벌, 키, 종교, 출신지역, 장래희망)을 제거하여 다중회귀분석을 실시하도록 하겠다.
5. ‘나이, 학벌, 키, 종교, 출신지역, 장래희망’를 제거한 다중회귀분석
⑴ 진입/제거된 변수(b)
모형
진입된 변수
제거된 변수
방법
1
성격, 몸무게, 외모(a)
.
입력
a 요청된 모든 변수가 입력되었습니다.
b 종속변수: 호감도
⑵ 모형 요약
모형
R
R 제곱
수정된 R 제곱
추정값의 표준오차
1
.932(a)
.868
.853
8.19985
a 예측값: (상수), 성격, 몸무게, 외모
⑶ 분산분석(b)
모형
제곱합
자유도
평균제곱
F
유의확률
1
선형회귀분석
11531.991
3
3843.997
57.170
.000(a)
잔차
1748.176
26
67.238
합계
13280.167
29
a 예측값: (상수), 성격, 몸무게, 외모
b 종속변수: 호감도
⑷ 계수(a)
모형
비표준화 계수
표준화 계수
t
유의확률
B
표준오차
베타
1
(상수)
16.238
5.113
3.176
.004
몸무게
.670
.168
.407
3.991
.000
외모
.026
.247
.015
.104
.918
성격
.892
.246
.583
3.632
.001
a 종속변수: 호감도
고공선성이 의심되는 ‘나이, 학벌, 키, 종교, 출신지역, 장래희망’ 변수를 제거한 후에 선형회귀분석을 한 결과, 다음과 같은 표본회귀식을 구할 수 있다.
Y = 16.238 + 0.670X + 0.26X + 0.892X
F-검정의 경우의 유의수준을 살펴보면 유의수준이 27.502에서 57.170로 향상되어 통계적으로 보다 더 유의미한 표본회귀식이라 할 수 있다. 그리고 모든 변수들의 T값은 상승하고 유의확률은 다소 하락하였음을 알 수 있다.
Ⅳ. 결론 - 문제해결
우리는 본문에서 살펴보았듯 일련의 조사 방법의 순서에 의해 문제에 대한 하나의 결론에 도달하게 되었다. 즉, ‘배우자 선택에 있어서 자신의 호감도에 영향을 주는 요인’으로서 결정적인 영향을 미치는 변수는 몸무게, 외모, 성격으로 간추릴 수 있었다. 이는 문제 접근에 있어 초반에 필자가 제시하였던, 나이, 학벌, 키, 몸무게, 외모, 성격, 종교, 출신지역, 장래희망 등의 9가지를 제시하였던 것에서 크게 구체화되고 상세화된 것이다. 즉 필자는 배우자 선택에 있어서, 성격에 있어 조용하고, 낙천적이며 온순하고, 상냥한 여성에게 강한 호감을 가지고 있다. 그리고 외모에 있어서는 동안에 계란형 얼굴, 그리고 뚜렷한 이목구비와 부드러운 얼굴선, 자신을 잘 꾸미고 피부가 깨끗한 사람을 좋아한다. 덧붙여 비만이거나 마른체형의 사람보다는 건강하고 어느 정도 통통한 이성에게 강한 호감을 가지는 것으로 나타났다.
이러한 조사결과는 조사와 분석이 이루어지기 전 학벌과 나이가 호감에 강한 영향을 미칠 것이라고 예측하여 가장 우선적인 기준으로 설정한 필자의 판단을 벗어난 것이었다. 즉 배우자 선택에 있어서, 조사 전 호감도에 많은 영향을 미치는 요인이 예상했던 나이나 학벌이 아닌 다소 의외적인 결과로서 몸무게와 외모, 성격 등이 더 많은 영향을 미친다는 결과가 도출된 것이다. 이는, 조사에 있어서 측정 데이터의 절대부족(30명 대상 조사)과 이러한 자료를 바탕으로 한 상관관계의 파악의 어려움, 그리고 보다 객관적이고 계량적인 수치화 작업의 부재 등에서 문제점이 있었던 것으로 파악된다.
이번 조사 연구를 하면서 아쉬웠던 점은 역시 보다 더 정확한 결과를 도출하기 위한 측정 데이터의 부족과 시간의 부족이라고 할 수 있다. 측정된 정보를 바탕으로 이를 계량화 할 때에도 보다 객관적이고 신뢰성을 확보할 수 있는 기준으로 등급화하고 수치화할 때 더 값진 조사가 이루어질 수 있다고 생각한다. 아무튼, 이번 조사 연구를 통해 많은 것을 경험하고 느낄 수 있었으며 사회과학 조사 연구가 얼마나 어렵고, 또 얼마나 그 연구가 값어치가 있는 것인지를 새삼 깨달을 수 있는 기회였다.
■ 참고 문헌
- 조사방법론 (오재록 : 2006)
- 사회과학 자료 분석 SPSS 활용 (최태성ㆍ김성호 공저 : 2001 ; 다산 출판사)

키워드

조사방법,   자료분석,   자료계량화,   SPSS,   조사연구,   오재록,   조사연구방법