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자료분석의 준비와 기초통계

"자료분석의 준비와 기초통계"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2016.10.22 최종저작일 2016.03
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자료분석의 준비와 기초통계
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    목차

    1. 자료분석의 준비
    2. 통계학의 종류와 기본용어
    3. 추정의 오류진단과 표본추출분포
    4. 가설검증의 기초
    5. 단일모집단 평균검증
    6. 단일모집단 비율검증
    7. 검증통계량과 표본크기의 관계

    본문내용

    자료분석의 준비
    자료의 타당성 점검
    자료의 타당성 : 서베이에 의해 자료를 수집하는 경우 서베이가 적절히 수행되었는가를 점검
    자료의 타당성 점검
    실제로 그 응답자가 설문에 응답했는가
    응답자가 응답자로서 적격한 사람인가
    미리 정해진 인터뷰 절차를 제대로 따랐는가
    면접원이 예의 바르게 행동하고 미리 준비한 선물을 제공했는가

    자료의 편집
    자료의 편집 : 면접원 혹은 응답자의 실수를 점검하고 수정하는 것
    편집 점검항목
    모든 필요한 질문에 대한 응답이 있는가
    적격성 판단을 위한 질문에 응답이 행해졌는가
    개방형 질문의 경우 응답이 유용한 응답인가
    기술한 내용을 읽고 이해할 수 있는가
    응답에 일관성이 있는가
    자료의 코딩
    코딩 : 수집된 응답자료를 컴퓨터에 입력하기 위하여 숫자로 표현하는 것

    코딩 기법
    ID부여 : 코딩 첫 부분에 개인별로 기입
    단일응답 혹은 복수응답
    1개만 응답하는 것과 여러개 응답하는 경우의 코딩방법은 칼럼 수에서 차이가 남
    개방형 질문
    코딩방법에 대한 사전 지침을 매우 구체적으로 나타내야함
    필요에 따라 코딩을 진행하면서 범주대안을 추가할 수도 있음
    기타 범주에 너무 많이 분류되지 않도록 주의해야함
    결측값
    처리시 변수의 값이 가질 수 있는 대안 이외의 값을 부여
    부여하는 값의 크기
    어떤 특성이 많거나, 혹은 긍정적일수록 높은 값을 부여하면 분석결과의 해석이 용이함
    역척도인 경우 그대로 코딩하고 분석을 위한 명령에서 recode 명령을 사용하여 값을 변환시켜 주면됨
    코딩담당자
    코딩 시 주어진 지침에 따라 코딩해야함
    설문지가 많은 경우 문항별로 배분하여 코딩하면 자료의 일관성을 유지하고 효율성을 높일 수 있음

    통계학의 종류와 기본용어
    기술통계학
    주어진 자료의 특성을 그대로 기술하는 것
    추계통계학
    표본의 특성으로부터 모집단의 특성을 추정하는 것
    모수
    추계통계학에서 모집단의 특성을 나타내는 값
    통계량
    추계통계학에서 표본의 특성을 나타내는 값
    모수와 통계량 : p.252, 표11.5 참조

    추정의 오류진단과 표본추출분포
    표본추출분포
    표본통계량의 분포
    모집단분포
    모집단 구성요소들의 분포

    참고자료

    · 없음
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