통계 분석의 분류

주요  용어

모수  :  집단의  특성을  나타내는  값 통계치  :  표본의  특성을  나타내는  값

 

1.  자료  분석의  준비

 

1)  자료  분석의  준비

 

가.  개념
-  자료  수집이  끝난  후  수집된  자료,  즉  원자료(raw  data)를  조사의  목적에  맞도록  통계적으로  분석하는  것

나.  주로  사용하는  프로그램
-  SPSS(Statistical  Package  for  the  Social  Sciences)
- SAS(Statistical  Analysis  System)

2)  자료의  정리  및  편집

-  개념  :  수집된  자료를  컴퓨터에  입력하기  전에  수집된  자료의  누락된  부분과 오류를  검토하고  확인하는  과정
- 확인할  부분
①  중복  체크한  것은  없는가?
②  의도적으로  응답을  하지  않았거나  빠뜨린  경우는  없는가?
③  기입한  응답  내용이  이해하기  어려운  것은  없는가?
④  분석  데이터로  사용하기에  부적절한  케이스는  없는가?

3)  자료의  입력

-  부호화  (coding)  :    수집된  자료들에  대해  숫자    또는  문자와  같은  기호를  부여하는  과정
- 자료  입력  방법
①  통계  프로그램에  자료를  직접  입력하기
②  외부  자료  불러오기  :  엑셀,  text파일

 

2.  통계  분석의  분류

 

1)  기능에  따른  분류

 

가.  기술통계
-  주어진  표본의  자료로  변수  특성을  기술하거나  그  관계를  밝히는  기능을  함
- 주로  표본  자료를  요악하는  기능을  함

나.  추론통계
-  표본의  특성에서  모집단의  특성을  추정,  즉  통계치를  가지고  모수를  추정하는 역할을  함

 

 

2)  변수의  수에  따른  분류

 

가.  일원적  분석

-  단일  변수에  대한  기술  및  자료에  대한  요약
- 예  :  빈도분석

 

나.  이원적  분석
-  두  변수  간의  관련성에  대한  분석이나  설명
- 예  :  교차분석,  상관관계,  t검증

 

 

다.  다원적  분석
-  셋  이상의  변수  간의  관계를  설명하거나  두  변수간  관계  분석에서  제3의  변수 영향력  배제  또는  하나의  변수에  작용하는 다양한  변수의  영향력  설명
- 예  :  부분상관관계,  공변량분석,  다중회귀분석

3)  모집단의  분포  및  가정에  따른  분류

 

가.  모수통계
-  통계량  모수를  측정하는  것에  관한  통계기법
- 가정이  필요하고  주로  등간,  비율  척도의  자료  분석에  활용

나.  비모수통계
-  모집단의  특성을  추정하지만  모수와  통계량의  관계를  다루지  않으며  흔히  가정이  불필요하고  주로  명목,  서열척도의  자료  분석에  활용

 

학습정리
1. 자료 분석의 준비
- 자료의 정리 및 편집
- 자료 입력
2.  통계  분석의  분류
-  기능에  따른  분류  :  기술통계,  추론통계
-  변수의  수에  따른  분류  :  일원적,  이원적,  다원적  분석
-  모집단의  분포  및  가정에  따른  분류  :  모수통계,  비모수통계

 

 

 

 

부산디지털대학교 사회복지조사론 강의정리 : 이은자 교수 2021년 2학기 강의