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간호연구 전범위 필기노트입니다.

"간호연구 전범위 필기노트입니다."에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.08.30 최종저작일 2023.08
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간호연구 전범위 필기노트입니다.
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    소개

    "간호연구 전범위 필기노트입니다."에 대한 내용입니다.

    목차

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    본문내용

    1) 측정

    측정의 의미
    - 변수에 값을 부여하는 것 = 측정
    - 개념을 경험적(현실)세계의 자료와 연결시켜주는 과정을 측정이라 한다.
    - 고려해야 할 점: 신뢰성, 타당성
    -> 신뢰성: 반복연구에서 얼마나 동일한 결과가 나오는가?
    -> 타당성: 측정하고자 하는 것을 제대로 측정하고 있는가?
    측정 수준
    - 측정의 범위에 따라 달라짐: 분류화, 서열화, 간격화, 비율화

    (1) 명목측정 수준: 분류화
    - 분류, 확인하기 위함, 단순히 나누기만 함. 나뉜 조직은 이질적, 즉 베타적이어야 한다. & 나누고 숫자를 부여
    ex. 여자, 남자로 분류 -> 여자: 1, 남자: 2

    (2) 서열측정 수준: 분류화 + 서열화
    - 각 서열의 간격이 같지 않음.
    ex. 1등, 2등, 3등 -> 각 간격이 같지 않다.

    (3) 등간측정수준: 분류화 + 서열화 + 간격화 -> 연속형 변수
    - 서열의 간격이 일정함. 절대적 0은 존재 x, 임의로 지정, but, 비율이 일정하지 않음.
    ex. 50도, 100도의 차이, 100도와 150도의 차이, 간격의 일정
    but, 100도가 50도의 두배는 아님(비율이 일정하지 않아서 계산 x)
    -> 곱하기, 나누기 불가능 가능한 것은 비율측정수준

    (4) 비율측정수준: 분류화 + 서열화 + 간격화 + 비율화 -> 연속형 변수
    - 비율계산이 가능함. 절대적 0 존재, 절대적 크기 비교
    ex. 나이, 키, 체중 등

    명목
    서열
    등간
    비율

    분류
    분류, 서열
    분류, 서열, 간격비교, + -
    분류, 서열, 간격비교, 사칙연산 가능
    예시
    성별, 종교, 결혼유무
    석차, 사회계층, 경제수준
    온도, 아이큐
    근무경력, 나이, 소득

    측정오차
    - 실제값과 측정값의 차이
    - 신뢰성과 타당성에 의해 발생
    - 측정값 = 참값(true score) + <무작위오차 + 체계적 오차> -> 측정오차

    (1) 무작위 오차= 확률오차, 우연히 발생하는 오차, 유형 x
    - 무작위오차의 합: 0, 평균을 높이거나 낮추는데 영향 x
    - but, 무작위오차가 커지면 분산↑, 참값의 정밀성↓, 신뢰성↓

    (2) 체계적 오차 = 계통적 오차, 일관되게 영향을 주는 오차, 유형 o
    - 편중을 발생하게 한다. 연구에 심각한 영향을 줌
    - 고정반응, 사회적 적절성, 문화적 차이

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 주제2: 측정 수준
      측정 수준은 연구 문제와 연구 방법에 따라 달라집니다. 측정 수준에 따라 사용할 수 있는 통계 분석 기법이 달라지므로 연구 목적에 맞는 적절한 측정 수준을 선택하는 것이 중요합니다. 명목 척도, 서열 척도, 등간 척도, 비율 척도 등 다양한 측정 수준이 있으며, 각 수준에 따라 통계 분석 방법이 달라집니다. 예를 들어 명목 척도로 측정된 변수는 교차분석, 서열 척도로 측정된 변수는 비모수 검정, 등간 척도와 비율 척도로 측정된 변수는 모수 검정을 사용할 수 있습니다. 따라서 연구 목적과 변수의 특성을 고려하여 적절한 측정 수준을 선택하는 것이 중요합니다.
    • 2. 주제4: 신뢰도
      신뢰도는 측정 도구나 방법이 일관성 있게 측정하는 정도를 나타내는 개념입니다. 신뢰도가 높다는 것은 동일한 대상을 반복 측정했을 때 유사한 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미합니다. 신뢰도는 연구 결과의 일관성과 안정성을 보장하므로 매우 중요합니다. 신뢰도를 확보하기 위해서는 표준화된 측정 절차를 사용하고, 측정 도구의 안정성을 검증하며, 충분한 표본 크기를 확보하는 등의 노력이 필요합니다. 또한 검사-재검사 신뢰도, 내적 일관성 신뢰도, 평가자 간 신뢰도 등 다양한 신뢰도 지수를 활용하여 측정 도구의 신뢰도를 평가할 수 있습니다. 신뢰도 확보는 연구 결과의 객관성과 일반화 가능성을 높이는 데 매우 중요합니다.
    • 3. 주제6: 척도의 종류
      척도는 연구 대상의 속성을 수량화하여 측정하는 방법입니다. 척도의 종류에는 명목 척도, 서열 척도, 등간 척도, 비율 척도 등이 있으며, 각 척도 수준에 따라 사용할 수 있는 통계 분석 기법이 달라집니다. 명목 척도는 범주형 변수를 측정하는 데 사용되며, 서열 척도는 순서를 나타내는 변수를 측정하는 데 사용됩니다. 등간 척도와 비율 척도는 연속형 변수를 측정하는 데 사용되며, 등간 척도는 간격이 일정하지만 절대적인 영점이 없는 반면, 비율 척도는 절대적인 영점이 있습니다. 척도 수준에 따라 적절한 통계 분석 기법을 선택하는 것이 중요하며, 이를 통해 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있습니다.
    • 4. 주제8: 자료준비
      자료 준비는 수집된 자료를 분석에 적합한 형태로 정리하는 과정입니다. 자료 준비 과정에는 자료 코딩, 자료 정제, 결측값 처리, 이상값 처리 등이 포함됩니다. 자료 코딩은 수집된 자료를 분석에 적합한 형태로 변환하는 과정이며, 자료 정제는 오류나 불필요한 자료를 제거하는 과정입니다. 결측값 처리와 이상값 처리는 분석에 영향을 줄 수 있는 자료를 적절히 처리하는 과정입니다. 이러한 자료 준비 과정을 거치면 분석의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한 자료 준비 과정에서 발견된 문제점을 해결하여 자료의 질을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 자료 준비 과정은 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 확보하는 데 매우 중요합니다.
    • 5. 주제10: 추론통계
      추론통계는 표본 자료를 바탕으로 모집단의 특성을 추정하고 가설을 검정하는 통계 기법입니다. 추론통계에는 t-검정, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등이 포함됩니다. 이러한 추론통계 기법을 통해 연구 문제와 가설에 대한 통계적 유의성을 검정할 수 있습니다. 추론통계 분석 결과는 연구 결과의 일반화 가능성과 인과관계 추론에 활용됩니다. 추론통계 분석을 위해서는 적절한 표본 추출, 통계적 가정 충족, 통계적 유의수준 설정 등이 필요합니다. 추론통계 분석은 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 확보하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      변수 측정과 관련된 다양한 방법론적 고려사항을 체계적으로 설명하고 있어 연구 설계에 유용할 것으로 보입니다.
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