문화 교양 학과, 인문학 등 미디어연구방법 요점 정리 9. 통계방법, 가설검증

제9장. 통계방법, 가설검증

I. 통계방법과 SPSS/PC+ 프로그램 활용

1)기술통계분석

-기술통계의 목적은 연구자료들을 요약하여 해석을 보다 쉽게 할 수 있도록 하는 것

-연구자가 통계방법을 사용해 데이터를 분석할 때 SPSS/PC+ 와 같은 통계프로그램을 이용★

 

2)기술통계 실행

-통계방법은 기술통계방법과 추리통계방법으로 나뉜다.

-추리통계방법은 모수통계방법과 비모수통계방법으로 나뉜다.

-기술통계방법은 표본의 주요 특징을 기술하는 통계방법

-추리통계방법은 표본의 연구결과를 모집단에 일반화할 수 있는지를 판단하는 통계방법

 

3)기술통계★-분포, 집중경향, 빈도와 백분율, 산포도, 표준오차, 변이계수

(1)분포

-변인의 전체 모양을 살펴보는 것

-왜도와 첨도는 변인의 분포가 정상분포곡선으로부터 얼마나 벗어났는지를 보여 줌

 

①왜도(스큐니스)★

-왜도는 변인의 분포가 정상분포곡선으로부터 좌우로 치우친 정도를 보여 줌.

-왜도 + 값은 변인의 분포가 정상분포곡선보다 왼편으로 치우친 경우를 의미,

왜도 - 값은 변인의 분포가 정상분포곡선보다 오른편으로 치우친 경우를 의미

②첨도(쿨토시스)★

-첨도는 변인의 분포가 정상분포곡선으로부터 위아래로 치우친 정도를 보여 줌

-첨도 + 값은 변인의 분포가 정상분포곡선보다 위쪽으로 치우친 경우를 의미,

첨도 - 값은 변인의 분포가 정상분포곡선보다 아래쪽으로 치우친 경우를 의미

 

(2)집중경향★★

①평균값: 변인의 산술평균값으로, 각 사례의 점수의 합을 사례 수로 나눈 값★

②중앙값: 변인분포의 누적 백분율 50%에 위치한 값★

③최빈값: 변인의 분포에서 가장 빈번하게 나타나는 값

 

(3)빈도와 백분율

-빈도는 각 값에 속한 사례의 수, 백분율은 전체 사례 중에서 특정 사례 수가 차지하는 비율★

-백분율은 모든 사례 중 각 값의 사례 수가 차지하는 비율, 유효 백분율은 무응답을 제외한 전체 사례 중 각 값의 사례 수가 차지하는 비율, 누적 백분율은 각 값의 백분율을 합한 것

 

(4)산포도

-특정 변인의 각 점수들이 평균값을 중심으로 얼마나 퍼져 있는가를 보여 주는 값

-산포도는 집단이 동질적인가 또는 이질적인가를 보여 주는 통계값

* 범위 = 최대값 - 최소값

* 자승의 합 = (원점수 - 평균값)2 의 합

* 변량 = (자승의 합)을 (사례 수 - 1)로 나눈 값 ★

- 사례 수가 아닌 (사례 수 - 1)을 사용하는 이유는, 연구를 보다 보수적이고 엄격하게 진행하기 위해서이다.

* 표준편차 = 변량의 제곱근

 

(5)표준오차★

-여러 표본의 평균값들의 표준편차

-표준오차를 구하기 위해서는 변인이 반드시 등간척도or비율척도로 측정되어야 함

 

(6)변이계수

-측정 단위에 따라서 다르게 나올 수 있는 표준편차와 평균값을 비교할 수 있는 값

-표준편차의 크기는 측정단위에 영향을 받는다.

-변이계수는 평균의 몇 퍼센트에 해당하는 비율로 표시=>표준편차가 크면 클수록 변이계수의 비율이 높게 나타남

 

(7) 표준점수

- 한 분포 내에서 차지하는 어떤 점수의 상대적 위치나 분포가 다른 두 점수를 직접 비교하는 데 유용하게 사용할 수 있는 값이 표준점수이다.

 

II. 가설검증

1) 연구문제와 가설

(1) 연구문제

-둘or그 이상의 변인 사이의 관계,or 현상을 이루는 구성요소에 대한 단순한 질문

 

(2) 연구가설

- 투키에 따르면, 가설이란 “우리는 이러이러한 일이 발생할 것이라는 확증을 가지고 있습니까?”라고 묻는 것이다.

- 연구문제가 변인들 사이의 관계나 현상에 대한 질문이라면, 연구가설은 변인 간의 관계에 대한 검증 가능한 연구자의 주장이다.

 

(3) 가설의 종류

①연구가설: 검증하고자 하는 현상에 관한 예측

②영가설: 통계치가 제공하는 확률의 측면에서 평가되는 것

-영가설은 차이 없는 가설이라고도 불린다.

-영가설은 연구가설에 대한 논리적 대안이다.

-연구가설이 “무엇과 무엇 간에는 차이 혹은 관계가 있다.”라는 식으로 표현된다면, 영가설은 “무엇과 무엇과는 차이 혹은 관계가 없다.”라는 식으로 표현된다.

 

2) 가설검증과 통계적 유의수준

(1) 유의수준 설정

-가설검증은 연구자가 영가설을 채택하느냐 거부하느냐의 여부

-유의수준은 가설을 사실로서 받아들이거나 거부하는데 필요한 기준

(2) 유의도 검증

-연구결과가 연구문제와 가설에 비추어 볼 때 얼마만큼 의미가 있는지에 대한 검증

 

3) 오류

-1종 오류(알파오류):영가설이 진실인데, 연구자가 영가설을 허위라고 판단한 경우★

-2종 오류(베타오류): 사실은 영가설이 허위인데 이를 연구자가 진실하다고 판단한

경우★

 

19 & 20. 비모수통계와 모수통계

1)비모수통계★

- 통계방법을 제대로 사용하기 위해서는 측정수준과 선형성, 변량의 동질성 등 몇 가지 전제조건이 충족되어야 함

-이러한 전제조건들이 충족되었을 때 사용할 수 있는 통계방법이 모수통계방법, 충족되기 어려운 경우에 유용하게 사용할 수 있는 통계방법이 비모수통계방법

(1)카이스퀘어분석

-문항 간 교차비교 분석방법★

-명명척도로 측정된 변인들 간의 관계를 분석할 때 사용

(2)자유도 -독자적 정보를 가지고 있는 사례가 얼마인지를 보여주는 값

 

2) 모수통계

(1)t-검증

-1개의 독립변인과 1개의 종속변인 간의 관계를 분석하는 방법, 특히 독립변인은 명명척도로 측정된 변인으로서 반드시 2개의 유목으로 구성되어야 함

①독립표본 t-검증방법

-두 집단 중 한 집단에 속한 사람이 다른 집단에는 속하지 않게 표본을 선정하는 방법

②대응표본 t-검증방법★★

-동일한 집단을 표본으로 하여 측정 혹은 관찰 시점을 달리하여 검증하는 방법

③일표본 t-검증방법★

-연구자가 검증하고 싶어 하는 연구가설에 대한 기존 연구결과가 있을 때 사용

-실제 하나의 집단만 연구 진행, but 기존 다른 집단의 연구결과와 비교하여 서로

다른 두 집단 비교

 

(2)집단의 동질성 검증

-독립표본 t-검증을 하기 위해서는 t-연구가설을 검증하기 전에 먼저 표본으로 선정된 두 집단의 동질성 여부를 검증해야 한다. 독립표본 t-검증방법에서는 두 집단이 독립적으로 선정되었기 때문에 두 집단이 같은 모집단에서 추출되었는지를 알아야 한다.

 

(3)변량분석 (ANOVA)★

-기본적으로 t-검증의 연장

-둘or그 이상의 집단의 평균치 사이의 유의적인 차이를 검증하는 것

-변량분석은 독립변인에 따라 일원변량분석(one-way ANOVA)과 다원변량분석(n-way ANOVA)으로 나뉜다.

-변량분석을 하기 위해서는 우선 각 표본이 정상분포되어 있어야 하며, 각 집단의 변량이 동일하다는 전제가 필요

-일원변량분석은 1개의 독립변인을 2개 이상의 집단으로 분류하여 이 집단들이 1개의 종속변인의 값에서 유의미한 차이를 나타내는지를 분석하는 통계방법이다. 이때 독립변인은 2개 이상의 여러 개 유목으로 측정된 명명변인이고, 종속변인은 등간 또는 비율척도로 측정된 값이어야 한다.★

 

(4)상관관계분석★

-상관관계: 두 변인 사이에 어떤 연관성을 가지고 변화하는 정도를 나타내는 것

-상관관계분석은 등간척도or비율척도로 측정된 2개 이상의 여러 변인들 간의 밀접성or관련성 정도를 보여줌★

 

(5)회귀분석★ f

-등간척도or비율척도로 측정된 1개or여러 개의 독립변인이 등간척도or비율척도로

측정된 1개의 종속변인에 미치는 영향력을 분석★

-회귀분석방법은 독립변인의 수에 따라 단순회귀분석과 다변인회귀분석으로 나뉨

-회귀분석의 목적:

①독립변인이 종속변인에 미치는 영향력을 보여주는 회귀계수값을 구한 후 신뢰구간을 통해 모수치를 추정하는 것 ②회귀계수의 유의도를 검증하는 것

-회귀계수에는 비표준회귀계수와 표준회귀계수 두 종류가 있는데, 표준회귀계수를 일반적으로 베타라고 부름.

-연구목적이 독립변인의 원점수를 통해 종속변인의 점수를 예측하는 것이라면 비표준회귀계수를 사용, 연구목적이 독립변인이 종속변인에 미치는 영향력의 크기를 살펴보거나 그 크기를 상호 비교하는 것이라면 베타값을 사용해야 함