 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
||
기술통계.
추리통계.
chapter 16 통계분석의 기법
기타 다원분석 기법.
기술통계
자료의 특성을 정리하고 요약할 때 사용된다.즉 한 가지 변수의 특성을 기술하거나 여러 변수 들 간의 관계를 기술할 때 사용한다.
1.자료요약
예) 2천명에게 백 개의 질문을 하면 20만개의 응답이 나온다.
이것을 모두 일람하고 결론을 내릴 수는 없으므로 이를 정리하고 요약하는 것 을 말 그대로 자료요약이라 한다.
10세~79세의 응답자의 연령의 경우 10세 범위(10~19 / 20~29 / ) 로 끊어서 총 80가지의 서로 다른 연령값을 7개 연령 범주로 축소하여 정리할 수 있다.
이렇게 요약된 자료를 일원적 통계(최빈값, 중앙값, 평균값 등)의 방법 혹은 변
수간의 연관관계를 산출함으로써 더 압축적으로 요약할 수 있다.
기술통계
자료의 특성을 정리하고 요약할 때 사용된다.즉 한 가지 변수의 특성을 기술하거나 여러 변수 들 간의 관계를 기술할 때 사용한다.
2.관련성 측정
구 변수간의 연관관계를 교차 빈도분포표의 형태로 제시할 수 있는데 <표xxx-xxx> 를 보면 교육수준이 높을수록 편견의 정도가 상대적으로 낮다.그러나 이는 전반 적인 경향에 불과하므로 엄밀히 해석하려면 기술통계를 산출해야 한다.
편견 정도 무학 중졸 고졸 대졸 대학원졸 기술통계
자료의 특성을 정리하고 요약할 때 사용된다.즉 한 가지 변수의 특성을 기술하거나 여러 변수 들 간의 관계를 기술할 때 사용한다.
2.관련성 측정
1) 비율적 오류축소(pre)
어떤 변수의 값을 예측할 때 생기는 오류가 다른 변수의 값을 알면 어느 정도 줄 어들 수 있는지를 통해 두 변수 간의 관계의 정도(또는 강도)를 평가하여는 논리.
어떤 질문에 대해 “예/아니오”의 비율(6:4)을 알고 있고 도 다른 변수인 성별사이 의 관련성을 알고 있다고 가정할 때 그 응답결과를 추정한다고 하자. 이때 최빈 범주(modal category)인 “예”라고 답해야 응답오류를 최소화 할 수 있다
성별을 아는 상태에서 추정이 모르는 상태에서 추정보다 정확하다면 성별과 응답결과 간의 관계가 존재한다. 변수간의 관계가 강하면 오류의 감소는 더 크다
단, “비율적 오류축소”의 논리는 변수가 어떤 측정속성을 지니는가(명목, 서열, 등간)에 따라 약간 다르게 적용된다.
기술통계
2.관련성 측정 (이하 생략)
