목차
Ⅰ. 개요
Ⅱ. 교육통계의 개념과 기능
1. 교육통계의 개념
2. 교육통계의 기능
Ⅲ. 교육통계의 기본이론
1. 측정치
1) 명명척도
2) 서열척도
3) 동간(同間)척도
4) 비율척도
2. 집중 경향치
3. 산포도(변산도)
Ⅳ. 교육통계의 문항분석
1. 문항변별도(DI)
2. 문항의 곤란도(P)
3. 문항 반응 분포도
Ⅴ. 교육통계의 방법
1. 상관계수 검정
2. 회귀 분석
1) 회귀분석을 사용하기 위하여 충족시켜야 할 조건
2) 중다회귀분석의 회귀등식
3. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석
2) 로지스틱 회귀등식
참고문헌
Ⅱ. 교육통계의 개념과 기능
1. 교육통계의 개념
2. 교육통계의 기능
Ⅲ. 교육통계의 기본이론
1. 측정치
1) 명명척도
2) 서열척도
3) 동간(同間)척도
4) 비율척도
2. 집중 경향치
3. 산포도(변산도)
Ⅳ. 교육통계의 문항분석
1. 문항변별도(DI)
2. 문항의 곤란도(P)
3. 문항 반응 분포도
Ⅴ. 교육통계의 방법
1. 상관계수 검정
2. 회귀 분석
1) 회귀분석을 사용하기 위하여 충족시켜야 할 조건
2) 중다회귀분석의 회귀등식
3. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석
2) 로지스틱 회귀등식
참고문헌
본문내용
중 독립변수가 설명한 총 변화량의 비율을 말하므로 결정계수 R2이 높을 수로 독립변수들의 설명력이 높다. 회귀계수는 각 변수가 종속변수에 주는 영향을 말하며 이은 회귀등식의 기울기에 해당한다.
2) 중다회귀분석의 회귀등식
Y = b0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + … + BKXK
일반적으로 회귀계수인 B가 높을수록 각 변수의 영향력은 크다고 볼 수 있으나 각 변수들의 측정치가 다르므로 쉽게 단언할 수 없다.
독립변수들의 각기 다른 측정치를 표준화하여 각 독립변수가 종속변수에 주는 영향을 분석하기 위해서는 표준화 회귀계수인 β를 참조한다.
3. 로지스틱 회귀분석
로지스틱 회귀분석은 회귀분석과 개념적으로 동일하다. 다만 종속변수가 양적변수가 아니라 이분변수라는 점만 다르다. 종속변수가 양적변수일 때 종속변수에 영향을 주는 변수를 찾아내는 방법이 회귀분석이며, 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)은 종속변수가 집단을 두 집단으로 나눈 이분변수일 때 사용하는 통계적 방법이다. 이분변수는 두 범주로 구분되는 변수로 맞고·틀리고, 합격·불합격, 물건 구입 집단·물건 구입하지 않는 집단 등의 경우를 생각할 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 두 집단 판별분석과 유사하다. 자료가 판별분석을 사용하기 위한 기본가정에 위배될 경우 로지스틱 휘귀분석을 사용한다.
1) 로지스틱 회귀분석
첫째, 종속변수가 이분변수다. 즉 종속변수가 정규분포가 아니라 이항분포이다.
둘째, 종속변수가 정규분포 가정을 충족하지 못한다.
셋째, 두 모집단강의 등 분산 가정을 총족하지 못한다.
두 집단 판별분서보다 조지스틱 회귀분석을 선호하는 이유는 종속변수의 정규분포 가정과 등분산성 가정 충족 여부에 제한을 받지 않을 뿐만 아니라 회귀분석과 매우 유사하기 때문이다.
2) 로지스틱 회귀등식
P(한집단)
= eB0+b1X1+b2X2+…+BKXk
P(다른집다)
등식의 앞부분을 승산비(odd ration)라고 하며 B1,B2,B3를 로지스틱 회귀계수라고 한다.
회귀분석은 자연분을 최소화하는 모형을 찾아내는 데 주안점을 두고 있으나, 로지스틱 회귀분석은 사건이 일어나는 가능도(likelihood)를 최대화하는 모형을 찾아내는 데 관심을 두고 있다. 최적합 모형을 찾기 위하여 회귀분석과 같이 순차변수추가법(forward selection), 수차변수제거법(backward elimiation), 단계별변수선택법(xtepwise selection) 등의 방법을 사용한다. 로지스틱 회귀계수에 대한 검정은 회귀분석시 t검정을 사용하는 것과 같으며 Wald 통계를 사용한다.
참고문헌
ⅰ. 김영화, 한국의 교육과 사회 교육, 과학사
ⅱ. 김영채 외(2005), 사회과학의 현대 통계학, 박영사
ⅲ. 손충기 외(2005), 내가 하는 통계분석 SPSS, 학지사
ⅳ. 송인섭(2004), 통계학의 기초, 학지사
ⅴ. 이동일(1999), 확률과 통계의 효과적인 지도 방향, 한국초등수학교육연구회
ⅵ. 통계청(2001), 통계교육지도방법, 서울 : 통계청
2) 중다회귀분석의 회귀등식
Y = b0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + … + BKXK
일반적으로 회귀계수인 B가 높을수록 각 변수의 영향력은 크다고 볼 수 있으나 각 변수들의 측정치가 다르므로 쉽게 단언할 수 없다.
독립변수들의 각기 다른 측정치를 표준화하여 각 독립변수가 종속변수에 주는 영향을 분석하기 위해서는 표준화 회귀계수인 β를 참조한다.
3. 로지스틱 회귀분석
로지스틱 회귀분석은 회귀분석과 개념적으로 동일하다. 다만 종속변수가 양적변수가 아니라 이분변수라는 점만 다르다. 종속변수가 양적변수일 때 종속변수에 영향을 주는 변수를 찾아내는 방법이 회귀분석이며, 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)은 종속변수가 집단을 두 집단으로 나눈 이분변수일 때 사용하는 통계적 방법이다. 이분변수는 두 범주로 구분되는 변수로 맞고·틀리고, 합격·불합격, 물건 구입 집단·물건 구입하지 않는 집단 등의 경우를 생각할 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 두 집단 판별분석과 유사하다. 자료가 판별분석을 사용하기 위한 기본가정에 위배될 경우 로지스틱 휘귀분석을 사용한다.
1) 로지스틱 회귀분석
첫째, 종속변수가 이분변수다. 즉 종속변수가 정규분포가 아니라 이항분포이다.
둘째, 종속변수가 정규분포 가정을 충족하지 못한다.
셋째, 두 모집단강의 등 분산 가정을 총족하지 못한다.
두 집단 판별분서보다 조지스틱 회귀분석을 선호하는 이유는 종속변수의 정규분포 가정과 등분산성 가정 충족 여부에 제한을 받지 않을 뿐만 아니라 회귀분석과 매우 유사하기 때문이다.
2) 로지스틱 회귀등식
P(한집단)
= eB0+b1X1+b2X2+…+BKXk
P(다른집다)
등식의 앞부분을 승산비(odd ration)라고 하며 B1,B2,B3를 로지스틱 회귀계수라고 한다.
회귀분석은 자연분을 최소화하는 모형을 찾아내는 데 주안점을 두고 있으나, 로지스틱 회귀분석은 사건이 일어나는 가능도(likelihood)를 최대화하는 모형을 찾아내는 데 관심을 두고 있다. 최적합 모형을 찾기 위하여 회귀분석과 같이 순차변수추가법(forward selection), 수차변수제거법(backward elimiation), 단계별변수선택법(xtepwise selection) 등의 방법을 사용한다. 로지스틱 회귀계수에 대한 검정은 회귀분석시 t검정을 사용하는 것과 같으며 Wald 통계를 사용한다.
참고문헌
ⅰ. 김영화, 한국의 교육과 사회 교육, 과학사
ⅱ. 김영채 외(2005), 사회과학의 현대 통계학, 박영사
ⅲ. 손충기 외(2005), 내가 하는 통계분석 SPSS, 학지사
ⅳ. 송인섭(2004), 통계학의 기초, 학지사
ⅴ. 이동일(1999), 확률과 통계의 효과적인 지도 방향, 한국초등수학교육연구회
ⅵ. 통계청(2001), 통계교육지도방법, 서울 : 통계청
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