[사회복지조사론] 자료의 처리 및 분석(단일변량분석-일변량분석, 다변량분석)

문서 내 토픽

1. 자료의 정리

자료정리는 수집된 자료를 컴퓨터에 입력하기 전에 수집된 자료(예: 설문지)의 누락된 부분과 오류를 검토하고 확인하는 과정을 말한다. 이 과정에서 특별히 확인해야 할 사항으로는 중복 체크, 의도적 무응답, 이해하기 어려운 응답 내용, 부적절한 케이스 등이 있다. 또한 원자료의 편집 과정에서 연구자의 의도가 개입되지 않도록 주의해야 한다.
2. 자료의 보완

자료를 계량화하여 통계적 분석을 하기 위해서는 각 변수에 대한 자료를 숫자 형태의 코드로 전환하는 코딩 과정이 필요하다. 코딩 및 자료 입력 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검토하는 데이터 클리닝 작업도 중요하다. 무응답 처리 방법으로는 평균값 대체, 중간값 대체 등이 있다.
3. 자료분석의 기초

자료분석에는 기술통계와 추론통계가 있다. 기술통계는 자료를 요약하여 제시하는 것으로, 평균, 중앙값, 최빈값 등의 집중경향치와 범위, 분산, 표준편차 등의 산포도를 활용한다. 추론통계는 변수 간 관계의 통계적 유의성을 검정하고 표본 결과의 모집단 일반화를 추론한다.
4. 단일변량분석(일변량분석)

단일변량분석은 단일 변수에 대한 기술 및 요약 분석으로, 빈도분포와 백분율 분포, 집중경향치(평균, 중앙값, 최빈값), 산포도(범위, 분산, 표준편차) 등이 해당된다. 이를 통해 자료의 전반적인 특성을 파악할 수 있다.
5. 다변량분석

다변량분석은 두 변수 이상의 관계를 분석하는 것으로, 교차분석, 상관관계 분석, t-검증 등의 이원적 분석과 부분상관관계, 공변량분석, 다중회귀분석 등의 다원적 분석이 해당된다. 기술통계에서도 교차분석과 같은 이원적 분석과 신뢰도 분석과 같은 다원적 분석이 가능하다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 자료의 정리

자료의 정리는 데이터 분석의 가장 기본적이면서도 중요한 단계입니다. 데이터를 체계적으로 정리하고 정돈하는 것은 분석의 효율성과 정확성을 높이는 데 필수적입니다. 자료의 정리 과정에서는 데이터의 구조와 특성을 파악하고, 결측값이나 이상치를 식별하여 처리하는 것이 중요합니다. 또한 데이터를 적절한 형식으로 변환하고 정리하여 분석에 활용할 수 있도록 준비하는 것이 필요합니다. 이를 통해 데이터 분석의 기반을 마련하고, 보다 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있습니다.
2. 자료의 보완

데이터 분석에 있어서 자료의 보완은 매우 중요한 과정입니다. 분석에 필요한 데이터가 충분하지 않거나 부족한 경우, 추가적인 자료 수집이 필요합니다. 또한 기존 데이터에 오류나 편향이 있는 경우에도 보완이 필요합니다. 자료의 보완 과정에서는 데이터의 출처와 신뢰성을 검토하고, 필요에 따라 새로운 데이터를 수집하거나 기존 데이터를 정제하는 작업이 이루어집니다. 이를 통해 분석의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 자료의 보완은 데이터 분석의 전 과정에서 지속적으로 이루어져야 하며, 분석 결과의 타당성을 확보하는 데 필수적입니다.
3. 자료분석의 기초

자료분석의 기초는 데이터 분석 과정에서 가장 기본적이면서도 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 데이터의 특성을 이해하고, 적절한 분석 방법을 선택하며, 분석 결과를 해석하는 능력이 필요합니다. 자료분석의 기초에는 기술통계, 확률분포, 추정 및 가설검정 등의 개념이 포함됩니다. 이를 통해 데이터의 특성을 파악하고, 통계적 유의성을 검정하며, 분석 결과를 해석할 수 있습니다. 자료분석의 기초를 잘 이해하고 활용하는 것은 데이터 분석의 전 과정에서 필수적이며, 보다 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.
4. 단일변량분석(일변량분석)

단일변량분석(일변량분석)은 데이터 분석에서 가장 기본적인 방법 중 하나입니다. 이 분석 방법