자료처리 및 통계분석

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자료처리 및 통계분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 자료처리
2. 통계분석의 이해
1) 통계분석의 분류
2) 통계분석의 기본 개념
3) 가설검증
3. 통계분석방법(빈도, 카이스퀘어, t검증, 분산, 상관, 회귀분석)

본문내용

, 연구가설 채택.
이때 분석결과가 유의미하다고 말함. -> 통계학적으로 의미 있는 결과로 인정됨. 즉, 표
본에서 나온 분석결과(통계치)를 모집단에 적용해도 큰 무리가 없다고 판단되는 것
- 연구보고서 표기방법 : * p<.05, **p<.01
>>변수유형에 따른 통계분석방법
변수유형 : 변수는 그 속성, 즉 측정가능방법과 관련해서 4가지로 분류할 수 있음. 변수가
어떤 속성을 가졌는가에 의해 활용해야 하는 통계기법이 다름
① 명목변수 : 상호배타적인 몇 개의 범주로 나눌 수 있을 뿐 서열, 크기 등의 속성이 없음
(예) 성별, 종교, 국적, 결혼유무, 계절
② 서열변수 : 속성을 상호배타적인 범주로 나눌 수 있고, 범주간 서열 측정 가능
(예) 학점, 생활수준, 찬성강도 등
③ 등간변수 : 어떤 변수의 범주간의 순서뿐만 아니라 범주 간의 거리가 일정(등간성) (예)
온도, 지능지수 등
④ 비율변수 : 변수의 범주 간 간격이 등간격일 뿐 아니라 절대영점을 가지고 있어 비율
측정 가능
(예) 소득, 자녀수, 경력, 교육기간, 무게 등
연속적 변수와 비연속적 변수
- 연속적 변수 : 변수가 연속성을 가지고 있는 것(등간변수, 비율변수)
- 비연속적 변수 : 변수가 연속성을 가지고 있지 않은 것(명목변수, 서열변수)
변수유형과 분석방법
3. 통계분석방법
1) 빈도분석
단일 변수에 대한 빈도분포 분석
빈도분포 : 수집된 자료를 성질이나 크기가 유사한 형태로 분류한 것으로 자료의 특성을 쉽
게 파악하게 함. 기본적으로 빈도, 백분율, 유효백분율, 누적백분율로 표시<사회복지조사론>
빈도
백분율
유효백분율
누적백분율
무학
210
27.2
27.5
27.5
초등졸
216
28.0
28.2
55.7
중졸
128
16.6
16.7
72.4
고졸
147
19.1
19.2
91.6
대학이상
64
8.3
8.4
100.0
합계
765
99.2
100
결측(missing)
6
0.8
전체합계(N)
771
100.0
- 빈도(frequency) : 각 집단에 속하는 사례 수
- 백분율(percentage) : 전체 사례 중에서 각 집단의 빈도가 차지하는 비율
- 유효백분율(valid percentage) : 자료에서 무응답사례를 제외한 합계에서 각 집단의 빈도가
차지하는 비율
- 누적백분율(cumulative percentage) : 각 집단에 속한 백분율과 상위 계급에 속한 백분율
을 포함 한 백분율
- 예 : 노인가구의 학력
2) 카이스퀘어검증 (chi- square test)
집단들간의 빈도에 차이가 있는 가를 통해 집단 비교
독립변수, 종속변수 모두 비연속적 변수(명목, 서열)일 때 사용
예 : 성별에 따른 종교, 성별 취업여부 차이, 가구유형별(노인, 모자, 장애인가정) 직업분포의
차이, 담배피우는 사람과 피우지 않는 사람 간 술 소비량 차이(술을 마시지 않음, 술을
적게 마심, 술을 많이 마심)
3) t 검증
두 집단의 평균이 통계적으로 유의미하게 차이 있는지를 검증하는 방법
독립변수는 비연속적 변수, 종속변수는 연속적 변수(등간, 비율)일 때 사용
집단의 평균들 간에 차이가 있는 지를 통해 집단 비교
(1) 독립표본 t-검증(두 집단 간의 평균 차이 검증)
- 독립된 두 집단 간의 평균이 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검증하는 방법
- 예 : 남녀간 평균 임금 차이, 스트레스를 많이 받은 사람과 적게 받은 사람 두 집단 간 직
무만족도
(2) 대응표본 t-검증(동일집단 간의 사전 사후 t-검증)
- 어떤 집단의 사전검사와 사후검사의 차이 등을 알아보고자 할 때 활용
- 예 : 부부대화프로그램에 참여한 부부의 사전 대화 시간과 사후 대화 시간 간의 차이
검증
4) 분산분석(Analysis of Variance: ANOVA)
t 검증은 평균차이를 이용하여 두 집단의 차이를 검증하는 통계기법인데 반해 분산분석은
분산의 차를 이용하여 2집단 이상의 차이를 검증하는 통계기법
* 분산 : 각각의 관찰값들이 평균으로부터 떨어져 있는 거리(편차)를 제곱한 후 그 수를 모
두 더해서 총 관찰값으로 나눈 값
집단의 분산들 간에 차이가 있는 가를 통해 집단 비교
독립변수는 비연속적 변수, 종속변수는 연속적 변수일 때 사용
예 : 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생들 간에 수업시간 외에 하루 평균 공부시간 차이
분석, 연령대별 컴퓨터 이용시간 분석
학력에 따른 소득의 차이
5) 상관관계분석(correlation analysis)
한 변수가 변함에 따라 다른 변수가 어떻게 변하는지를 알아보는 것
상관관계는 변수 사이의 관련성의 방향과 정도를 말함 -> 상관계수(피어슨 상관 계수:
r 로 표시
상관계수값 : r은 -1에서 1. r 의 절대값이 클수록 높은 상관관계
+는 정적관계( 한 변수 ↑ , 다른 변수 ↑), -는 부적관계(한 변수 ↑ , 다른 변수 ↓ )
독립변수는 연속적 변수, 종속변수는 연속적 변수일 때 사용
예 : 교육연수와 소득과의 상관관계, 사회복지사의 소득과 직무만족도 간의 상관관계 검증
6) 회귀분석(regression analysis)
독립변수들의 값을 가지고 종속변수의 값을 설명하고 예측하는 것을 검증
상관관계는 독립변수와 종속변수의 구분 없이 두 변수가 얼마나 상호 관련되어 있는지 분석
하는 반면, 회귀분석은 독립변수가 종속변수에 미치는 영향 분석. 독립 변수가 한 단위 변함
에 따라 종속변수가 얼마나 변화하는가 까지 설명해줌
-> 다른 통계기법보다 정교하게 변수간의 관계를 나타내줌
단순회귀분석: 독립변수가 하나일 경우
- 예: 교육연수가 소득에 미치는 영향 분석
다중회귀분석: 독립변수가 둘 이상일 경우
- 예: 교육연수와 재직기간이 소득에 미치는 영향
독립변수와 종속변수 모두 연속적 변수일 때 사용
참고문헌
김 영종 사회복지조사방법론 학지사 1999
열린교육-사회복지사1급기본서사회복지조사론
박문각-감이좋은사회복지학개론
김기원, 『사회복지조사론』, 나눔의 집, 2001
김병진, 『사회복지조사방법론』, 법문사, 2006
김치영, 『사회복지조사론』, 교문사, 2007
김훈, 『사회복지조사방법론』, 대왕사, 2006
박석돈, 『사회복지학개론』, 삼우사, 2004

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자료처리,   통계분석,   자료처리 및 통계분석