[통계학] 통계학 요약 정리 메뉴얼

목차

■ 조사설계 (Research Design)
▶ 개념
▶ 종류
■ 표본추출법(Sampling Method)
■ 측정의 신뢰성(Reliability)
■ 측정의 타당성(Validity)
■ 실험설계 (Experimental Design)
■ 설문지(Questionnaire) 작성
■ 자료입력
■ 보고서 작성
■ 분석기법의 분류 및 종류
■ 빈도분석(Frequency Analysis)
■ 교차분석(Crosstabulation Analysis)
■ T-test
■ 분산분석(ANOVA; Analysis of Variance)
■ 상관관계분석(Correlation Analysis)
등..

본문내용

■ 조사설계 (Research Design)

▶ 개념
조사설계(research design)는 조사문제에 대한 해답을 구하고,
오류(error)를 통제하기 위해 만들어진
조사연구의 계획(plan), 구조(structure), 전략(strategy)을 의미함.
조사설계는 조사문제에 대한 해답을
가능한 한 타당성있고 객관적이며 정확하고 경제적으로
접근하여 해결할 수 있도록 고안한 하나의 체계
계획(plan) : 조사전체 - 구성,조작에서부터 최종적인 분석에 이르기까지의 윤곽
구조(structure) : 관계변수의 조작에 관한 윤곽, 또는 시행방침
전략(strategy) : 자료를 수집하고 분석하는데 사용되는 구체적 방법

▶ 성격
조사설계는 완전한 해답을 제공 못함 - 일정수준 이상으로만 신뢰도, 타당도 요구
실제로 가설을 명백하게 증명하기 어려움
유일하고도 완전한 조사설계는 존재하지 않음 - 상황에 따라 항상 다름
조사문제, 비용, 시간, 능력, 활용가능성 등을 복합적으로 고려한 하나의 타협안
올바른 방향으로 연구하기 위한 청사진 - 현지상황을 고려하여 수정 가능

▶ 형태
survey 조사설계 : 변수간의 관계보다는 어떤 사실(실태)의 발견이나 기술에 적합
실험설계 : 통제된 조건에서 원인과 결과에 관한 문제해결에 적합
사례연구 조사설계
내용분석 조사설계




☞ 유의수준 (P-value)
- Type Ⅰ error (1종오류:옳은 것을 틀리다고 판단하는 오류)를 범할 확률
- “유의적인 차이/관계가 있다”라는 주장이 빗나갈 확률(잘못될 확률)
- 통계가 갖는 위험성 → 적중율의 반대 개념
- 범위 : 0 ≤ P ≤ 1
- 해석 : P < .01 ⇒ “1%범위내에서 유의적인 차이/관계가 있다”
.01 ≤ P < .05 ⇒ “5%범위내에서 유의적인 차이/관계가 있다”
- 자연과학에서는 유의수준(P) 0%만 인정하지만,
사회과학에서는 20%까지도 인정함. 일반적으로 연구보고서에서는 5∼10%로 한정

참고 자료

없음