사회조사(통계)의 이해

소개글

사회조사(통계)의 이해에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 조사연구의 기초
: 사회조사의 개념과 필요성, 과학적 지식, 사회조사원의 윤리적 책임

2. 조사연구의 설계
: 조사연구의 과정, 연구문제와 가설의 진술 조사연구의 설계(유형)

3. 측정과 척도
: 측정의 개념, 측정의 수준(척도의 종류), 측정도구의 신뢰도와 타당도, 측정도구의 유형

4. 조사대상의 표집
: 표집의 기초, 방법

5. 자료 수집의 방법
: 질문지법, 관찰법, 면접법

6. 분석방법 및 코드북
: 척도에 따른 통계방법, 연습용 설문지 및 코드북

7. 데이터 코딩 및 변수정의

8. 기술통계량
: 빈도분석, 기술통계, 다중응답, 교차분석

9. 평균비교
: 신뢰도 분석, 변수계산, 독립표본 티검증, 일원배치 분산분석

10. 상관분석

11. 회귀분석

본문내용

+b1x1+b2x2
② 정규분포, 선형성, 등분산 등의 가정을 충족시켜야 한다. 정규확률 플룻을 통해 정규성을 평가한다. 잔차에 대한 분석결과를 통해 선형성과 등분산성을 검증한다. 잔차플롯의 그림이 무작위 상태로 나와야 좋다. 일정하게 줄어드는 형식이나 늘어나는 형식의 패턴이 나타나면 안 된다.
③ 다중공선성 : 독립변수 간에 상관이 높은 것을 말하며 이것이 없어야 한다. 단순상관관계가 .8이상이면 한 변수는 제거해야 한다. 공차한계를 통해서도 검증할 수 있다. 공차한계는 0.1보다 커야 한다(0.3보다 큰 것이 바람직하다). 이와 역관계에 있는 VIF는 10을 넘지 않는 것이 좋다.
④ 표준화 회귀계수 베타 값은 상대적인 영향력을 나타낸다. 다른 변수가 통제된 상태(즉, 다른 영향력을 제거한 상태)에서의 특정변수의 독보적인 영향력을 보는 것이다.
⑤ R² : 독립변수가 종속변수의 변량을 설명하는 정도를 뜻한다.
⑥ 회귀분석은 명목척도를 활용해서는 안 된다.(예: 성별(명목)을 넣고 싶으면 더미(dummy, 0과1의 값으로)변수로 변환)
⑦ 수정된 R²의 두 가지 의미 :
ⅰ) 모집단에 적용됐을 때의 R²을 의미하므로 R²보다는 값이 줄어든다.
ⅱ) 의미 없는 독립변수의 수가 많으면 결정계수에 영향을 미치게 되므로 이를 반영하여 수정해 줌.
⑧ F값 높고, R²값 높다 : 이상적 모델
F값 높고, R²값 낮다 : 모델보완이 필요(독립변수 추가)
F값 낮고, R²값 높다 : 표본수를 늘여야 한다.
F값 낮고, R²값 낮다 : 모델 포기
탑메뉴〉Analysis Regression Linear...
탑메뉴〉분석 회귀분석 선형
1) 중다회귀분석 과정(내용, 적합성, 품질, 요구도, 필요성이 도움정도에 미치는 영향)
① 내용(v15_1), 적합성(v15_2), 품질(v15_3), 요구도(v15_4), 필요성(v15_5) 5개의 변수를 독립변수로 이동
② 도움정도(v17_2)를 종속변수로 이동 추가선택
③ 추가선택 - 통계량 → R제곱의 변화량 (위계적 회귀분석일 때 의미 있음)
공선성진단
2) 중다회귀분석 결과
① 진입/제거된 변수
해설
진입된 변수 : 회귀분석에 사용된 독립변수들을 의미하며, 방법 투입방식
b. 종속변수 : v17_2 도움정도는 종속변수
② 모형 요약
해설
중다선형 회귀분석의 모델에 대한 설명 요약이다. 본 회귀분석에서는 하나의 모델이 있으며, predictor(예측변수)는 상수인 Constant와 독립변수인 필요성, 품질, 적합성, 내용, 요구도 등 5개이다. 즉, 투입된 독립변수와 종속변수 간의 관련정도를 예측하는 모델이라고 할 수 있다.
R : 예측변수인 독립변수와 종속변수인 도움정도간의 적률상관관계(Pearson r)로 0.697은 다소 높은 상관관계가 존재함을 알려준다.
R Square : R²로 설명력 또는 결정계수라고 한다. 이는 상관관계의 제곱값으로 독립변수에 의하여 설명되는 종속변수의 비율이다. 즉, 종속변수 도움정도의 48.6%가 표본회귀선에 적합한 것으로 독립변수인 프로그램평가에 의하여 설명되는 변량을 의미한다. R²이 1에 가까울수록 완벽한 관계에 가까워지는 것을 의미한다.
Adjusted R Square : 수정된 R²값으로 자유도를 고려하여 모집단의 결정계수를 추정할 경우 0.459이다.
③ 분산분석
해설
중다선형 회귀분석의 변량분석(분산분석, ANOVA)결과이다. 변량분석의 영가설은 모집단의 회귀선의 기울기가 0이라는 것이며, 이 영가설에 대한 검정 결과이다. 즉, 회귀선에 포함된 변량(Regression)과 잔차(오차, Residual)변량의 크기의 비율을 비교하여 회귀선의 변량이 크다면 회귀선이 의미 있는 것으로 판단한다.
F값(비) : 회귀선의 변량(의 추정치)은 5.090이며, 잔차의 변량(의 추정치)은 0.280으로 회귀선의 변량이 잔차변량보다 18.166배 더 크기 때문에 유의수준은 p〈0.001의 기준을 충족한다. 즉, 독립변수가 투입된 회귀선의 기울기가 0이라는 가설을 기각해도 오류는 p〈0.001의 기준을 충족한다. 즉, 독립변수가 투입된 회귀선의 기울기가 0이라는 가설을 기각해도 오류는 p〈0.001에 불과하므로, 회귀선의 모델이 적합하다는 것을 알려준다.
④ 계수
해설
Constant : 상수로 y절편(회귀식의 A)에 해당합니다. 즉 y절편은 B값 아래와 Constant가 만나는 1.359이다. 이 때 t=4.174. p〈0.001로 상수가 0이라는 영가설을 기각하며, 통계적으로 유의미한 값임을 보여준다.
독립변수들 : 회귀선의 기울기(회귀식의 B)입니다. 즉, 기울기가 B와 각각 독립변수들이 만나는 값들로, 내용은 0.133 적합성은 -0.001, 품질은 0.083, 요구도는 0.230. 필요성은 0.276이다. 기울기의 크기가 독립변수가 종속변수에 미치는 영향력의 크기이다. 기울기가 클수록 종속변수에 미치는 영향, 관계의 정도가 커진다. 기울기가 ―(음)이라면 변화의 방향이 반대로 독립변수가 증가할수록 종속변수는 감소하는 관계이다.
Beta : Z-score로 표현될 때 즉, 표준화된 회귀계수로 흔히 표준화 계수라고 불린다. 강도를 의미한다. 따라서 여러 독립변수들을 상대적으로 비교할 경우 유용하다. 표준화된 계수에서 가장 영향력이 큰 것은 필요성으로 0.300으로 기울기가 나타났다. 요구도의 경우 0.269로 상대적으로 높습니다. 내용은 0.148, 품질은 0.096, 적합성은 -0.001로 각각 나타났다. 기울기가 0에 가까워진다는 것은 영향력이 0에 가까워진다는 의미이다. 즉, 독립변수가 종속변수에 영향을 미치지 않는다는 의미이다.
t/Sig : 각 상수와 기울기에 대한 t 검증을 통하여 유의도를 검증한다. 상수는 0.05 이하의 유의수준이기 때문에 유효하며, 독립변수 중에서는 필요성과 요구도가 p〈0.05의 유의수준을 가지므로 이 두 개의 변수만이 종속변수에 영향력을 미치는 변수로 볼 수 있다. 나머지 변수들은 유의수준이 0.05이상으로 회귀선의 기울기가 0이라는, 즉, 영향력이 없다는 영가설이 맞아 종속변수에 미치는 영향력이 없다고 결론을 내려도 좋다.

키워드

사회조사,   통계,   조사연구