기초분석
빈도분석
검정 (T-test)
분산분석 (ANOVA)
상관관계분석(Correlation Analysis)
신뢰도분석 (Reliability Analysis)
중급분석
교차분석 (Chi-Square test)
요인분석 (Factory Analysis)
군집분석 (Cluster Analysis)
판별분석 (Discriminant Analysis)
다변량분석 (Multivariate Analysis)
고급분석
경로분석 (Path Analysis)
다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)
구조방정식모형
(Structural Equating Analysis)
시계열분석 (Time Series Analysis)
델파이분석(Delphi Analysis) 1. 통계의 종류 통계학은 데이터 수집, 조직, 분석, 해석 및 발표를 다루는 수학의 한 분야이다. 예를 들어 과학적, 산업적 또는 사회적 문제에 통계를 적용하는 경우는 통계적 모집단 또는 통계적 모형 과정을 연구하는 것이 일반적이다. 통계 모집단은 "한 국가에 사는 모든 사람" 또는 "결정을 구성하는 모든 원자"와 같은 다양한 주제에 적용될 수 있다. 통계는 조사 및 실험 설계 측면에서 데이터 수집 계획과 같은 데이터의 모든 측면을 다룬다. 많은 사람들은 자료를 수집하여 합계나 평균을 계산하는 것을 통계학이라고 생각한다. 그러나 통계학은 수집된 자료를 토대로 자료(표본)에서 얻은 정보를 이용하여 자료를 뽑았던 대상 전체(모집단)에 대한 정보로 바꾸는 과정에서 필연적으로 수반되는 오차에 관한 이론의 정의, 응용 과정에서 문제점 발견과 해결 방법의 연구 등을 모두 포함한다. 전체 모집단 데이터를 수집 할 수 없는 경우, 통계 전문가는 특정 실험 설계 및 조사 샘플을 개발하여 데이터를 수집한다. 대표 표본 추출(representative sampling)은 추론과 결론이 표본에서 전체 인구로 합리적으로 확대될 수 있음을 보장해준다. 실험적 연구(empirical study)는 연구 중인 시스템을 측정하고 시스템을 조작 한 다음 동일한 절차를 사용하여 추가 측정을 수행하여 조작이 측정 값을 수정했는지 여부를 결정하는 것을 포함한다. 데이터 분석에는 두 가지 주요 통계 방법이 사용된다: 평균 또는 표준 편차와 같은 지표를 사용하여 표본의 데이터를 요약하는 기술(descriptive) 통계와 무작위 변산으로 얻어지는 데이터에 대한 결론을 끌어내는 추론(inferential) 통계이다. 각 통계에 대한 설명은 다음과 같다.
1)기술 통계 기술(記述) 통계는 측정이나 실험에서 수집한 자료의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법이다. 기술통계에는 분석방향에 따라 여러 가지가 있다. 단순한 평균 분산 등의 상투적인 분석 이외에, 모집단에서 어떤 인자들이 있는지 뽑아 내보는 인자분석과, 특정표본이 어떤 모집단에 속하는지(원 모집단을 어떻게 여러 집단으로 나눠야 하는지) 판단하는 판별분석, 두 인자간의 상호관계에 대한 정준상관분석, 인자들의 숫자를 줄여 단순화 하는 주성분분석, 그 외 군집분석 등, 다양한 분석방법이 존재한다. 2) 추론 통계 추론 통계는 기술통계로 어떤 모집단에서 구한 표본정보를 가지고 그 모집단의 특성 및 가능성 등을 추론해내는 통계적 방법이다. 보통 수집된 자료는 어떻게 분석해야 할지 미리 정해져 있기도 하지만, 대부분 획득한 자료(모집단)을 가지고 여러 그래프를 그려보는 와중에 또 다른 별개의 분석방법을 추가로 채택할 필요성을 느끼게 된다. 이러한 모집단에 대한 전체적 조감을 해보고 또 다른 분석방향을 모색해 보는 과정에 해당한다. [2] 추론 통계는 바탕인 기술 통계량이 있어야 한다. 이 추론 통계를 하는 이유는 모든 사람을 대상으로 검사를 하는 것은 비합리적이고 대규모 집단을 가지고 연구하는 것이 소수의 집단을 가지고 연구하는 것보다 훨씬 경제적이고 효율적이기 때문이다. 추론 통계는 기술 통계량의 정확성을 유지하는 작업으로서 사용한다. 보통 일반적인 추론은 실험 결과가 기존의 방식, 또는 다른 품종간 비교 등에서 차이점이 유의한지를 검증하는 것이다. 2. 통계의 특성 통계는 표본을 모집하여 전체에 대한 정보를 알아내려고 하는 것이 주요 특성이다. 이러한 작업을 통계적 추론(inference)이라고 하며, 통계적 추론에서는 정확성에 따른 오차(errors)가 발생한다. 정확도가 높은 것은 오차가 적은 것이며, 정확하지 않은 것은 오차의 크기가 큰 것이다. 통계학은 표본에서 얻은 정보를 이용하여 모집단에 대한 정보를 예측 또는 추론하면서 그에 수반되는 오차의 크기까지 계산해내는 특성이 있다. 즉, 표본에서 얻은 정보를 모집단에서의 정보로 바꾸는 과정에서 오차를 줄이는 방법을 연구하고, 필연적으로 수반되는 오차의 크기를 계산하여 정보이용자나 의사결정자에게 제공하는 학문적 특성이 있다. 3. 통계의 활용 통계는 자연과학, 공학, 의학, 사회, 심리, 역사, 인류학, 언어학, 경제, 경영 등 모든 학문에서 사용된다. 또한 실무에서도 활용하고 있으며, 예를 들어 방송사업자의 경우, 시청률이 광고수입과 직결되므로 시청률에 대한 통계를 낸다. 또한, 일기예보의 경우 평균적인 예보 정확도를 충분히 이해하고 파악할 필요가 있으므로 여러 가지 확률을 구해 통계를 활용하고 있다. 1. 설문조사 설문조사란, 조사 응답자의 생각, 의도, 태도 등을 파악하기 위한 방법으로 측정할 수 없는 자료를 질문이나 문제를 만들어서, 대상자의 생각, 의도, 태도를 수치화 하는 것을 말한다. 설문지 척도를 이용하여 측정하게 되는데, 여기서 척도란 측정하고자 하는 자료의 형태를 말한다. 측정 척도에 따라 통계 분석 방법이 달라지기 때문에 척도의 구분을 먼저 알아야 할 필요가 있다. 다음은 척도의 구분과 설명을 요약한 그림이다.
2. 설문조사와 통계의 관계 통계 분석을 위해서는 계량화(data화)가 선행되어야 하며, 가장 중요한 사항이지만 현실적으로 사람의 생각이나 의도, 태도 등을 측정할 수 있는 방법이 없다. 이 때 설문지라는 측정도구를 이용하여 비교적 객관적인 정보를 얻을 수 있다. 즉 설문조사는 얻고자 하는 내용을 수치화하여 통계 분석을 하기 위한 전 단계로 볼 수 있다. 그렇기 때문에 모집단에 대해 원하는 내용의 수치를 얻기 위해서는 올바른 설문조사가 이루어져야 한다. 3. 설문지 작성 방법 조사 목적에 맞게 제대로 된 응답을 얻을 수 있는 설문지를 만들기 위해 정확한 자료 수집과 과정을 거쳐야 한다. 설문조사의 가장 중요한 것은 조사 설계통계 분석을 하기 위한 설문지 작성 방법은 다음과 같이 설명할 수 있다. 1. 설문지 구성 순서
설문지를 구성하기 위한 순서는 다음과 같다. 1) 조사 목적 및 필요성을 설정한다. 2) 조사계획서를 작성한다. 3) 조사 방법을 설정한다. 4) 조사 결과를 집계하는 방법을 결정한다. 5) 조사 결과 보고 방법을 구체화한다 6) 조사 일정을 짠다 7) 조사 투입 인원, 비용을 산정한다
2. 설문지 작성 시 유의사항 설문지를 바르게 작성하기 위해서는, 먼저 설문의 목적을 일반인이 이해하기 쉬운 언어로 표현하여 설문 시작 전 명시해야 하며, 전체적인 설문지 내용과 질문은 최대한 간결하고 장황하지 않게 하여 응답자로 하여금 집중력을 잃게 하거나 불성실한 응답을 유도하면 안 된다. 또한 불필요한 개인 신상 등에 대한 개인 정보는 질문하지 않되, 필요한 인구통계학적 요인, 예를 들어 성별, 연령, 경제적 수준, 학력 등을 범주를 구분하여 질문한다. 이와 관련하여 개인 정보 보호와 비밀 유지 준수에 대한 조약을 명시한다. 마지막으로, 원하는 수치를 얻기 위해 정확한 측정 척도를 선별하여야 한다. 예를 들어 소비자 만족도, 구매 의향 등에 대하여 연구자는 예/아니오의 명목척도를 쓰는 게 아니라, 1-5점 사이에 동의하는 정도를 묻는 리커트(Likert) 척도를 사용하여 평균값을 내고 분산을 분석할 수 있는 척도를 선택할 수 있어야 한다. |
