간호연구 전범위 필기노트

문서 내 토픽

1. 측정의 의미

측정은 변수에 값을 부여하는 것으로, 개념을 경험적(현실)세계의 자료와 연결시켜주는 과정이다. 측정 시 고려해야 할 점은 신뢰성과 타당성이다. 신뢰성은 반복연구에서 얼마나 동일한 결과가 나오는지, 타당성은 측정하고자 하는 것을 제대로 측정하고 있는지를 나타낸다.
2. 측정 수준

측정의 범위에 따라 명목, 서열, 등간, 비율 측정 수준으로 구분된다. 명목 측정은 단순 분류, 서열 측정은 분류와 서열화, 등간 측정은 분류, 서열화, 간격화, 비율 측정은 분류, 서열화, 간격화, 비율화를 포함한다.
3. 측정오차

측정오차는 실제값과 측정값의 차이로, 신뢰성과 타당성에 의해 발생한다. 측정오차에는 무작위오차와 체계적 오차가 있다. 무작위오차는 우연히 발생하는 오차로 평균을 높이거나 낮추지 않지만 분산을 증가시켜 신뢰성을 낮춘다. 체계적 오차는 일관되게 영향을 주는 오차로 편중을 발생시켜 연구에 심각한 영향을 준다.
4. 신뢰도

신뢰도는 반복연구에서 같은 결과가 나올 수 있는 정도로, 안정성, 동질성, 동등성으로 평가한다. 안정성은 도구의 반복사용이 반복연구에서 같은 결과를 도출할 수 있는 정도, 동질성은 같은 대상자에게 같은 속성을 측정할 시 도구의 동질성 정도, 동등성은 측정도구의 문항 일관성 정도를 나타낸다.
5. 타당도

타당도는 측정하고자 하는 것을 적절하게 측정하고 있는지를 나타내며, 내용타당도, 구성타당도, 준거타당도(동시, 예측)로 평가한다. 내용타당도는 측정도구의 문항이 측정하고자 하는 것을 적절하게 반영하고 있는지, 구성타당도는 측정도구와 측정하고자 하는 추상적인 개념의 기반인 이론과의 관계, 준거타당도는 측정도구의 측정값과 외적준거의 점수간의 상관관계를 나타낸다.
6. 척도의 종류

척도에는 평정척도, 총화 평정척도(리커트 척도), 평위척도, 누적척도, 어의구별척도, 시각적 상사척도 등이 있다. 평정척도는 단순 분류, 리커트 척도는 문항 결과를 합산, 평위척도는 문항 강도에 따른 서열화, 누적척도는 문항 강도의 차이가 있는 서열화, 어의구별척도는 상반된 형용사로 구성, 시각적 상사척도는 대상자가 표시한 지점까지의 거리를 측정한다.
7. 자료수집방법

자료수집방법에는 질문지법, 생리적 측정법, 면접법, 관찰법이 있다. 질문지법은 개방형과 폐쇄형이 있으며, 생리적 측정법은 체내, 체외, 자가보고로 구분된다. 면접법은 구조화, 반구조화, 비구조화로 나뉘며, 관찰법은 직접, 간접, 참여, 비참여로 구분된다.
8. 자료준비

자료준비를 위해 코딩, 자료점검, 자료전환 등의 과정을 거친다. 코딩은 범주화된 자료의 부호화, 결측자료의 부호화 등을 포함하며, 자료점검은 무작위 확인, 빈도 확인, 이상값 확인 및 변경 등을 통해 이루어진다. 자료전환은 재코드화, 계산 등을 통해 원자료의 값을 다른 변수로 만드는 과정이다.
9. 서술통계

서술통계에는 일원변수와 이원변수의 서술통계가 있다. 일원변수의 서술통계에는 도수분포표, 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 사분위범위 등이 포함되며, 이원변수의 서술통계에는 분할표와 상관관계가 있다.
10. 추론통계

추론통계에는 통계적 추정과 가설검정이 있다. 통계적 추정에는 점추정과 구간추정이 있으며, 가설검정에는 영가설과 대립가설, 1종오류와 2종오류, 검정력 등의 개념이 포함된다. 주요 통계기법에는 t검정, 분산분석, 카이제곱검정, 상관분석, 회귀분석 등이 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

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.

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