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변수의 이면에 존재하는 것으로 추정되는 관찰되지 않은 변수이다. 질적변수와 양적변수의 구분도 있다. 예를 들어 성은 두 개의 질적으로 다른 범주로 구성된 질적변수인 반면 연령은 양적 값을 갖는 양적변수이다.
변수의 종류를 연속변수
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종류∼탐색적·기술적·설명적 연구
기술적 조사의 시간적 차원에 따른 분류
양적 연구와 질적 연구
사례조사(case study)
표본조사
측정(measurement)
측정의 수준과 척도
측정도구와 척도의 구성
측정의 타당성(validity)
측정의 신뢰성(reliabili
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종류
가. 명목척도화
나. 서열척도화
사회조사방법은 여러 가지 기준에 따라 다르게 분류할 수 있다.
1) 연구목적에 따른 분류
(1) 탐색적조사
(2) 기술적조사
(3) 설명적조사
척도구성의 의의 및 기본요건 및 분류기
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가설의 정의에 대하여 서술하고 특성과 기능에 대하여 살펴보고자한다. 이러한 가설은 하나의 사실과 다른 사실과의 관계를 잠정적으로 나타내는 것으로 사회과학 발전에 많은 기여를 하고 있다.
Ⅳ 참고자료
- 서병진, “뉴가이드 사회복지
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저, 사회복지조사론, 정민사 2013 1. 가설의 의의
2. 가설의 근원
3. 가설의 기능
4. 연구문제와 가설의 관계
5. 가설의 특성
6. 가설의 종류
7. 유의수준과 임계치
8. 제1종 오류와 제2종 오류
9. 가설의 요건
참고문헌
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변수----------------------------------------18
<표4> 서비스 단위-----------------------------------------------20
<표5> 본 연구의 서비스 질 구성요소------------------------------22,23
<표6> 측정도구의 신뢰도와 구성----------------------------------29
<표7> 변수의 정의--------
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변수----------------------------------------18
<표4> 서비스 단위-----------------------------------------------20
<표5> 본 연구의 서비스 질 구성요소------------------------------22,23
<표6> 측정도구의 신뢰도와 구성----------------------------------29
<표7> 변수의 정의--------
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가설 설정 22
제 2 절 조사 설계 23
1. 설문지의 구성 23
2. 분석의 방법 24
제 3 절 연구 가설 설정 25
제 4 장 실증 분석 26
제 1 절 조사대상자의 특성 26
1. 일반적 특성 26
2. 이용행태에 관한 특성 27
제 2 절 변수의 신뢰성 검증 29
1.
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가설검증
4.1 응답자들의 인구통계적 특성…………………………………………33
4.2 공인회계사 조직의 커뮤니케이션 현황……………………………35
4.3 가설의 검증……………………………………………………………36
4.3.1 개
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가설설정 ···············18
제1절 연구모형 ··················18
제2절 연구가설 ······················19
제3절 변수의 정의와 측정 ···············30
제4장 실증 분석 결과 ················34
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가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
?
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지속 가능성과 환경 문제 145
8. 교육 및 정보 격차 문제 145
9. 빠른 변화에 대응하기 어려운 규제와 정책 문제 145
? 문화예술경영학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 146
1. 다학제적 연구 그룹 구성 147
2. 실증 연구 및 현장 적용 147
3
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가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과
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가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 109
?
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가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출
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