2. 빈도 분석, 기술 통계 분석

빈도 분석 & 기술 통계 분석

• 연구 대상자의 일반적 특성을 살펴볼 때 쓰이는 분석
• ⇒ 과연 이 자료들이 잘 모아진건가 보려고
• 빈도, 백분율, 평균, 중앙값, 표준편차, 왜도, 첨도…

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빈도

n or N

응답자수, 연구 대상자 수

예) 남 50, 여 50명

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백분율

%

100명 중 여 50명의 %

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평균(Mean)

• 총 케이스/케이스
• 예) 응답수 A+B+C/3

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중앙값(Median)

전체에서 중간 등수 값 (가장 가운데 값)

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표준편차(Standard Deviation)

SD ro S

자료가 얼마나 퍼져 있는지 보여줌

* 너무 크거나 작으면 자료를 다시 확인해야 함

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• 크다: 자료가 멀리 퍼져 있다.
• 작다: 자료가 모아져 있다.
• 0: 값이 전부 같거나 좁게 몰려 있다.

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skewness & krutosis의 목적: 자료가 정규분포인지 확인하기 위해

왜도(skewness)

자료가 한쪽으로 쏠리지 않았는지 (분포 좌우대칭)

https://gorakgarak.tistory.com/m/508

• +인 경우: 오른쪽으로 쏠림
• -인 경우: 왼쪽으로 쏠림

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• 왜도의 규칙: 전공마다 다르지만 어떤 값을 넘지 말아야 한다는 규칙이 있음
  • 예) 왜도의 값은 10을 넘지 말아야 함
  • 따라서 속한 전공의 논문을 많이 읽어봐야 함

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첨도(kurtosis)

• 자료가 너무 퍼져 있는지 뭉쳐 있는지
• 분포 모양이 중앙값 주변에서 얼마나 모여있는지 보는 것

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• +인 경우: 정규 분포보다 뾰족하게
• -인 경우: 정규 분포보다 완만하게
• 마찬가지로 기준이 전공마다 다름

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%B2%A8%EB%8F%84

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평균비교

대표적으로 쓰이는 분석방법

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• 독립표본 t-test (독립표본 t 검정): 2개 집단의 평균을 경우
  • 예) 야외 vs. 비닐하우스 에서 자란 수박 무게(평균)에 차이가 있는가?

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• • 1단계: levene의 등분산 확인 (이 값에 따라 2단계에서 확인해야 할 것들이 달라진다.)
  • 2단계: 유의확률, t값 등 확인 (논문에는 이 2단계 값, 유의확률과 t값을 적는다.)
  • SPSS로 돌려보면서 확인하기

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• ANOVA (일원배치분산분석): 3개 이상의 집단의 평균을 구하는 경우
  • 예) 백화점 vs. 대형마트 vs. 소형마트에서 판매되는 수박의 무게에 차이가 있는가?

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• • 1단계: F값, 평균 등 확인 (차이가 있다/없다는 1단계에서 확인 가능)
  • 2단계: 사후검정 결과 확인 (어떠한 차이가 있는가는 2단계에서 확인 가능)
    • 확인하는 이유?
      • 차이가 있다고 할 때, 차이가 어떻게 나는지 살펴보기 위해
    • 어떤 결과를 봐야할까? 전공마다 다름
      • Duncan의 사후검정 결과: 사회과학
      • S: 의료
    • 사후검정 결과도 논문에 적어 주어야 함

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