[스크랩] 양적 연구의 통계는 어떻게 대분류하나요?

 

 양적 통계는 기술 통계(descriptive statistics)와 추론 통계(inferential statistics)로 나뉩니다.

기술 통계(descriptive statistics)는표본의 특성을 기술하는 것입니다. 주로 distribution과 central tendency, frequency와 percent, dispersion 등을 이용하여 분석합니다.

분포(distribution)는 변인의 전체 모양을 살펴보는 것으로 skewness와 kurtosis를 활용합니다. 왜도(skewness)는 변인의 분포가 정상분포곡선에서 좌우로 얼마나 벗어났는지를 알려줍니다. 꼬리가 우로 길게 늘어지면 +의 왜도라 하고, 좌로 길게 늘어지면 -의 왜도라 합니다. 첨도(kurtosis)는 변인의 분포가 아래 위로 얼마나 벗어났는지를 알려줍니다. 위로 벗어나면 +의 첨도, 아래로 평편하면 -의 첨도라 합니다. 변인의 왜도의 첨도는 변인의 분포가 정상분포곡선과 얼마나 일치하는가를 보여주므로 일치하면 모수통계방법을 사용하고 불일치하면 비모수통계방법을 사용하는 것이 바람직하다 할 것입니다.

집중경향(central tendency)은 변인의 특성을 가장 간단하게 보여주는 것으로서 mean과 median, mode 등을 활용합니다. 평균(mean)은 각 사례의 합을 사례 수로 나눈 값으로 가장 유용한 집중경향치입니다. 중앙치(median)는 변인 분포의 50%에 위치하는 값이며 SPSS에서는 여러개의 중앙값이 존재할 경우 가장 작은 값을 취합니다. 최빈치(mode)는 변인의 분포에서 가장 많이 나타나는 값을 말합니다.

산포도(dispersion)는 집단의 동질성을 나타내는 것으로서 variance와 SS, range, SD를 사용합니다. 범위(range)는 최대값에서 최소값을 뺀 수치입니다. 변량(variance)은 변인의 개별 점수가 평균값에서 퍼져있는 정도를 보여주는 값으로 작으면 동질성이 크고 크면 동질성이 낮습니다. 변량을 구하는 방법은 각 개별점수에서 평균값을 뺀 후 자승하고 이를 합하여 자유도로 나누면 됩니다. 그리하여 평균 자승의 합이라고도 합니다. 이는 SS와 SD와 동일한 개념이라 할 것입니다. 자승의 합(SS)은 변량의 계산방법에서 자유도로 나누는 과정을 생략하면 됩니다. 표준편차(SD)는 변량의 제곱근입니다. 이 외에 표준오차라는 것이 있는데 이는 여러 표본의 평균값의 표준편차로서 표본의 평균값과 더불어 비교적 정확하게 모집단의 평균값을 유추하게 해줍니다. 표준오차라 부르는 이유는 개별 표본의 각 점수들로부터 계산한 표준편차와 여러 표본들의 평균값으로부터 계산한 표준편차와의 용어의 혼란을 피하기 위함입니다. 예를 들어, 대통령 후보의 표본 지지도가 30%이고 표준오차가 +-3이면 27%~33%사이에 모집단의 후보에 대한 지지도가 존재한다는 뜻입니다.

추론 통계(inferential statistics)는 간략하게 말해 유의도를 구해 일반화 가능성을 알아보는 통계입니다. 학위 논문의 대부분이 이 통계 분석을 사용하게 될 것입니다. 사실 기술통계만으로는 모집단으로의 일반화에 신뢰성이 낮다고 볼 수 있겠죠. 앞으로 나올 대부분의 처리 및 분석 방법은 추론 통계에 해당한다 할 것입니다. 그리하여 추론 통계는 차근히 알아보도록 하죠^&^

출처 : 조금씩 채워가는 논문 통계와 해석

글쓴이 : CreatiVSsam 원글보기

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