논문을 쓴다고 가정하고 가장 연구하고 싶은 주제를 선택한 후 두 변수 간의 인과관계가 드러나는 연구문제를 다섯 가지를 선정하여 분명하게 진술하시오

소개글

논문을 쓴다고 가정하고 가장 연구하고 싶은 주제를 선택한 후 두 변수 간의 인과관계가 드러나는 연구문제를 다섯 가지를 선정하여 분명하게 진술하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 연구문제
2. 척도의 특성을 구체적으로 설명하고, 1번에서 선정한 변수의 척도
3. 표집의 유형 설명하고 각 표집에 적합한 사례
4. 질문지조사를 위한 문항 구성
5. 교재에서 학습한 분석방법의 목적과 사례
6. 참고문헌

본문내용

(전혀 그렇지 않다) 2점(그렇지 않다) 3점(보통이다) 4점(그렇다) 5점(매우 그렇다)“
5. 교재에서 학습한 분석방법의 목적과 사례
수집을 하는 것에서 그치는 것이 아니라 이를 올바르게 분석할 필요가 있다. 이를 위해 수업에 배웠었던 내용들을 확인해보고자 한다. 분할표분석의 경우 두 개의 범주형 변수에 대해 분석을 하는 것을 의미한다. 이 때 두 변수 간 독립성이나 연관성이 있는지를 확인해볼 수 있는 분석 방안 중 하나이다. 예를 들어 흡연 여부와 폐암의 발생 여부 간 상관이 있는지 알아보기 위해서 분할표분석을 사용할 수 있다. 또한 기존의 가정폭력을 경험한 여부와 현재 가정폭력을 하는 여부가 상관이 있는지 혹은 독립인지를 알아볼 때 적합한 도구이다.
한 평균의 가설검정은 보통 모집단의 모평균을 가설검정하는 것을 의미한다. 가정한 평균이 실제로 모평균인지를 알아보는 것이 목표로 실제로 통계적으로 유의미한지를 찾아보기 위해서이다. 예를 들자면 전구를 만드는 공장에서 전구수명이 실제로 사실인지를 확인하기 위해 사용할 수 있을 것이다. 혹은 시험을 치루고난 후 이전 시험에 비해 실제로 점수가 상승되었는지 혹은 하락했는지의 가설을 검증하기 위해 알아본다. 이처럼 한 집단의 평균을 알아보고 이를 확인해보는 것이 목표라 할 수 있다. 한 평균의 가설검정을 위해서는 일부를 추출을 하고 표본평균과 모집단의 분포를 가정하는 것이다.
두 평균의 가설검정은 평균을 확인하는 것은 한 평균의 가설검정과 유사하지만 차이점은 두 집단 간의 평균 비교를 하는 것이다. 평균이 차이가 나는지 혹은 한 쪽이 작은지 큰지를 비교해봄으로써 두 집단 간 비교함을 의미한다. 대표적으로 남자와 여자간 실제로 가사 노동을 하는 시간이 유사한지 혹은 다른지를 알아보기 위해 확인할 수 있을 것이다. 혹은 가족 형태중 대가족 혹은 핵가족간 가족복지를 누리는 정도가 차이가 나는지를 알아보기 위해서도 사용할 수 있다. 이처럼 두 집단의 평균 비교를 통해 두 집단 간 실제로 차이가 나타나는지를 확인해보기 위한 방법이 두 평균의 가설검정이라고 할 수 있을 것이다.
ANOVA의 경우 분산 분석으로 세 집단 이상을 비교해보고자 할 때 사용하는 방식이다. 앞선 두 평균의 가설검정은 여러 집단을 비교할 수 없으며 이를 반복해서 진행할 경우 통계적 오류가 발생할 수 있기 때문에 세 집단 이상을 하기 위해서는 ANOVA를 실시할 필요가 있을 것이다. 대표적으로 계층 간 가사노동의 차이를 확인해볼 수 있을 것이다. 상류층, 중산층 그리고 하류층을 비교하기 위해서는 ANOVA를 실시할 필요가 있다. 또한 앞서서는 가족복지를 누리는 정도를 핵가족 중에서도 그 가족의 형태를 여러 가지로 나눌 경우 이 때는 ANOVA로 분석을 해볼 필요가 있다. 이처럼 여러 집단들을 비교할 때는 이렇게 ANOVA로 실시해야만 할 것이다.
상관분석의 경우 두 변수가 어떠한 관계를 나타나는지를 확인해보기 위해 사용되는 방식이다. 대표적으로 정적인 관계인지 혹은 얼마나 두 변수간 관계가 강한지 등을 확인해봄으로써 알아볼 수 있는 방식이라 할 수 있다. 다만 이러한 상관분석에서 나타나는 부분들은 인과관계를 보여주는 것이 아니라 두 관계만을 있다는 것을 보여주기 때문에 해석에 있어서 주의를 할 필요가 있다. 예를 들어, 소득과 가사노동 시간간의 상관을 알아보기 위해서는 상관분석을 통해 양의 상관관계가 나타나는지 음의 상관관계가 나타나는지를 확인해볼 수 있다. 반면 국가별로 경제규모와 가정복지에 사용하는 예산간의 상관을 통해 각 나라에서 얼마나 예산을 사용하는지를 확인해볼 수 있다.
마지막으로 회귀분석은 변수들 사이의 모형을 확인해보기 위한 방법이다. 종속변수를 가장 잘 설명할 수 있도록 적합도를 맞추어감으로써 가장 좋은 설명 모델을 만들어나갈 수 있다는 장점을 지니고 있다. 예를 들자면 가장 오래된 예시로서는 부모와 자녀의 키의 관계이다. 자녀의 키를 종속변수를 둔 후 가장 이를 잘 설명하는 모델을 만들어두기 위해 회귀 분석을 사용하였다. 반면 가정복지의 경우에는 아이들의 성장에 가정의 분위기가 미치는 영향을 알아보고 이를 모델로 만드는데 회귀분석이 도움이 될 것이라는 것을 쉽게 추론해볼 수 있을 것이다.
참고문헌
조희금, 가정생활복지론, 신정, 2008
정교영 & 신희천, 한국판 부모 양육행동 척도(Korean-Parents as Social Context Questionnaire; K-PSCQ)의 타당화, 한국상담학회, Vol.12 No.4, 2011

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논문,   연구하고 싶은 주제,   인과관계,   연구문제,   다섯 가지