2015년 동계 양적 연구방법론

1. 2월 11일(수) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

SPSS, AMOS Handling 및 기초분석

오숙영 교수님

‘SPSS & AMOS Handling 및 기초분석’ 강좌는 SPSS와 AMOS 프로그램을 처음 접하는 초보 연구자들 그리고 SPSS, AMOS 프로그램의 세부적인 기능적 방법 및 해석방법을   학습하고자하는 연구자들에게 유익한 강좌입니다.

‘SPSS, AMOS Handling 및 기초분석’ 강좌의 목적은 양적연구 수행을 위해서 수집된   자료를 정리 · 입력 · 변환하는 과정을 익히고 통계분석 소프트웨어 패키지인 SPSS와 AMOS 프로그램의  주요 기능과 사용법을 학습함으로서, 실제로 자료 분석을 할 수 있는 기초능력을 함양하는 데에 있습니다.

강좌의 내용은 다음과 같습니다. SPSS Handling 및 기초분석은 IBM SPSS Statistics version 21 프로그램을 사용하여 수집된 자료를 정리·입력하고, 자료의 특성에 따라 변환하고, 기초통계 분석을 하는 방법을 소개합니다. 구체적으로 ① 통계의 기초 개념 ② SPSS 소개 ③ 설문지 코딩 ④ Data 불러오기 ⑤ Data 변수 정리하기 ⑥ 파일 합치기 ⑦ 정렬 및 케이스 선택 ⑧ 변수 계산 ⑨ 코딩 변경 ⑩ 구조 변환 ⑪ Data 통합 및 파일 분할  ⑫ 결측자료 처리 ⑬기술통계 분석 실습(그래프, 중심 경향값 산포도, 분포, 백분위수, 다중응답 빈도, 상관) ⑭기초통계분석 실습(T 검정, F 검정, 회귀분석)입니다.

AMOS Handling 및 기초분석은 IBM AMOS version 21 프로그램을 사용하여 자료를   활용하는 주요 기능, 사용법을 익히게 하고, 확인적 요인분석, 구조방정식모형분석, 다중집단 구조방정식모형의 실행방법과 해석방법을 설명합니다. 구체적으로 ① 구조방정식모형이론 ② 구조방정식모형 변수 ③ 측정모형과 구조모형 ④ 메뉴바 ⑤ 기능 아이콘 ⑥ FILM 방법 ⑦ 실습: 측정모형(Ⅰ)(확인적 요인분석): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 ⑧ 실습: 측정모형(Ⅱ)(확인적 요인분석): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법      ⑨ 실습: 구조방정식모형(Ⅰ): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 ⑩ 실습: 구조방정식모형(Ⅱ): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 ⑪ 실습: 다중집단 구조방정식모형: 모형, 코딩, 측정동일성 검정, 실행방법, 해석방법 입니다.

따라서 본 강좌는 SPSS와 Amos 프로그램을 직접 다루면서 본인의 논문에 직접 활용하여 검정할 수 있는 실전 능력을 함양하는 것에 초점을 둡니다. 본 강좌는 개인 노트북 지참을 권합니다.

2. 2월 12일(목) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

기초통계이론 및 기초통계분석

이현정 교수님

‘기초통계이론 및 기초통계분석’ 강좌는 통계학을 전혀 모르거나 통계이론과 통계분석을 기초부터 학습하고자 하는 연구자에게 적합한 초급과정입니다. 대부분의 학생들은 기초 통계 과목은 어렵고 수학과 밀접한 관련이 있는 과목이라고 생각합니다. 그러나 통계이론은 통계 자체를 탐구하는 것이 아니라 자신의 연구 분야에 통계를 적용하여 객관적이고 과학적인 힘을 부여하려 하는 것이 목적이기 때문에, 수학에 대한 큰 두려움을 갖지 않아도 됩니다.

오전에 강의하는 ‘기초통계이론’강좌의 목적은 다양한 전공 연구자들에게 기초 수준의 통계를 알기 쉽고 재미있게 설명함으로서, 유용한 통계 논리를 습득하는 것에 있습니다.   강좌에서 다루어지는 구제적인 내용은 ①통계의 필요성 및 통계를 이해하기 위한 기본 개념들, ②  기술 통계, ③추리 통계의 차이에 대해 알아본다. 특히, 표집을 통해 연구의   실효성을 검증을 해야 하는 현실적 상황에 따라서 가설 검증에 기반이 되는 기초 확률이론, 표집분포, 중심 극한 정리, 정상 분포, 표준 정상 분포, 오류의 유형 구분, 유의 확률, 통계적 유의성 등 통계의 기초를 다룹니다.

오후에 진행하는 ‘기초통계분석’강좌의 목적은 초급 통계의 이론에 대한 설명 및 통계 프로 그램의 실습을 통하여서, 기초 통계분석을 습득할 수 있게 하는 것입니다. 전반부는 차이 검증 및 관계 분석에 대한 이론적인 설명을 하고, 후반부에서는 실제 논문에 적용된 사례 리뷰와 SPSS 프로그램을 통한 실습으로 구성하여서, 통계 분석에 대한 자신감을 부여할 수 있도록 하고자 합니다.

본 강좌에서 다루어지는 내용은 ①통계의 양적 차이(Z, t, F검증)검증방법, ②질적 차이   검증([eqn: chi ^{2}]) 방법, ③변수 간 관계 검증에 사용되는 상관방법, ④회귀분석방법에 대한 간단한 이론적 소개와 SPSS 실습을 병행합니다.

3. 2월 13일(금) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

분산분석

이현정 교수

‘분산분석’ 강좌는 기초 통계과정을 수강한 학습자이면 누구나 이해할 수 있는 중급 과정의 난이도로서, 분산분석에 대한 이론 및 실습을 체계적으로 학습하기를 원하는 연구자에게 적합한 강좌입니다.

‘분산분석’ 강좌의 목적은 분산분석(ANOVA: Analysis of Variance)에서 분산의 원인이   어디에 있는지 알아보는 것입니다. 양적 연구 기법이 고급화된 오늘날의 트렌드에 비추어 본다면 비교적 기초 통계 분석 방법으로 분류될 수 있습니다. 그러나 집단 간 평균차 검증에 대한 분석 방법인 분산분석에 대한 이해는 다양한 변수 들 간의 관계를 분석하는 구조방정식(SEM: Structural Equation Modeling), 회귀분석을 기본으로 하는 다층 모형(HLM: Hierarchical Linear Modeling) 등 고급 통계 기법을 위한 기반이 됩니다. 또한 분석에 사용되는 변수의 수, 수준, 속성, 통제 여부 등에 따라 다양한 설계 기법이 적용되기 때문에 이에 대한 정확한 학습이 요구됩니다.  따라서 본 강좌는 분산분석의 기본 가정과 논리, 다양한 실험 설계 디자인에 대한 이론적 학습과 SPSS프로그램 실습을 병행하여 분산분석에 대한 기초 이해와 적용을 포괄하는 실제적인 워크샵을 도모하고자 합니다.

‘분산분석’ 강좌에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.  ① 분산분석의 기본 원리 ② 일원 분산분석(One-way ANOVA), 사후 검증(Post hoc) ③ 이원 분산분석(Two-way ANOVA) : 주효과(main effect) , 상호작용 효과(interaction effect) : crossed design (cf. nested design) ④다원 분산 분석(Multi-way ANOVA)에서의 다양한 실험 설계 방법: 완전무선화설계(completely randomized design: CR), 완전무선화요인설계(completely radomized factorial design: CRF), 무선화구획설계(randomized block design: RB), 반복설계(repeated design), 분할구획요인설계(split-plot factorial design), 공분산 분석(ANCOVA).

4. 2월 23일(월) 오전 9:00-12:30 오후 1:30-5:00

회귀분석

노언경 교수님

회귀분석 강좌는 통계의 초급 난이도와 중급 난이도 수준의 강의로서, 교육학, 심리학,  사회학, 범죄학 등 다양한 행동과학 분야에서 회귀분석을 활용한 연구를 수행하고자 하는 수강자들에게 유익한 강좌입니다. 회귀분석은 그 자체로도 많이 사용되지만 다양한 고급 모형(구조방정식 모형, 다층모형 등)을 분석하기 위해 반드시 알아야 할 분석 방법입니다. 다시 말하면, 회귀분석은 모든 선형 모형의 기본이 되는 모형입니다.

본 강좌의 목적은 독립변수와 종속변수와의 관계를 검증하는 통계적 방법인 회귀분석에 대한 기본적인 이론과 실습을 통하여 실제적으로 연구를 수행할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것입니다. 본 강좌는 회귀분석의 개념적 이해, 실제 자료를 이용한 SPSS 프로그램 실습, 결과 해석 및 결과표 작성의 순서로 진행할 예정입니다.

본 강좌에서 학습할 내용은 다음과 같습니다. ① 독립변수가 한 개인 경우에 이용하는   단순회귀분석에서 회귀식과 회귀계수 등 기본적인 회귀분석 이론에 대해 학습할 것입니다. ② 더불어 독립변수가 여러 개인 경우에 이용하는 중다회귀분석에서 독립변수 선택(단계적 회귀분석과 위계적 회귀분석)과 다중공선성, 독립변수가 범주변수인 경우의 코딩방법 등의 이슈에 대해 학습할 것입니다. ③ 더 나아가, 회귀분석을 응용하여 변수들 간의 복잡한 관계를 좀 더 구체적으로 파악할 수 있는 매개효과와 조절효과를 검증하는 방법을 소개하며, 실제 연구에서 활용할 수 있도록 실습과 결과해석을 학습할 계획입니다.

본 강좌 수강을 통해 회귀분석을 활용한 연구를 수행할 수 있게 될 것입니다. 더불어 고급 분석방법을 다룰 수 있는 기본적인 능력을 갖추게 됩니다. 따라서 본 강좌에서 다루는 회귀분석 지식이 앞으로 고급 분석방법을 학습하는 데 도움이 될 것입니다.

5. 2월 24일(화) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

R 기초 언어 및 통계분석Ⅰ

이종찬 교수님

‘R 기초 언어 및 통계분석 Ⅰ’ 강좌는 중간과정 이상의 난이도를 가진 강좌로서, 기초   통계와 중급 통계 이론을 이미 학습한 이후에 R 프로그램을 활용하여 실습방법을 알고자 하는 수강자에게 유익한 강좌입니다.

‘R 기초 언어 및 통계분석 Ⅰ’ 강좌의 목적은 통계 이론보다는 R 프로그램의 실습을 학습하기 위함입니다. 따라서 ‘기초통계이론 및 기초통계분석’, ‘분산분석’, ‘회귀분석’ ‘더미코딩 회귀분석과 로지스틱 회귀분석’을 선행 학습하기를 권합니다.

학문의 분야와 관계없이 학술적 연구에 있어 대부분의 방법론은 통계적 분석을 통하여   주장하고자 하는 가설의 근거를 찾아내거나, 관심 현상을 잘 설명할 수 있는 최적의 모형을 구축하는 것으로 요약 할 수 있습니다. 연구의 목적에 맞는 적절한 통계 분석 방법을 적용하기 위해서는 통계학에 대한 이론적 이해가 요구 되며, 통계 분석을 직접 구현 할 수 있는 적절한 통계 패키지의 활용이 요구 되고 있습니다.

여러 상업용 통계 패키지와 비교하면 비교적 최근에 등장한 R언어는 오픈 소스∙프리   소프트웨어를 지향하는 R언어가 통계분석 도구로서 가장 주목 받고 있습니다. R언어는 배우기 쉬운 프로그램밍, 엑셀 등 다른 소프웨어와의 데이터 호환성, 다양한 내장 함수 및 외장 함수를 통한 확장성, 뛰어난 그래프 기능 등을 갖추고 있어 효과적인 통계분석의 도구로서 사용되고 있습니다.

‘R 기초 언어 및 통계분석 Ⅰ’ 강좌에서 다루어지는 주된 내용은 ① 기초 R 코드 작성법, ②기초 R 그래프 그리기를 포함하여, ③일원, 이원 분산분석, ④상관 및 단일, 다중 회귀분석, ⑤카이스퀘어분석 ⑥로지스틱 회귀분석 방법 등을 R 프로그램으로 실행하는 방법입니다.

6. 2월 25일(수) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

다변량 분석

양경숙 교수님

‘다변량 분석’은 중급과정의 난이도로 구성된 강좌입니다. 널리 사용되는 다변량분석 방법 중 주성분분석(principal component analysis), 군집분석(cluster analysis), 판별분석

(discriminant analysis)에 대한 이론을 학습하고 사례를 통한 통계 패키지 활용을 숙달

되게 하고자 하는 수강자에게 적합한 강좌입니다.

‘다변량 분석’ 강좌의 목적은 ① 반응변수 없이 독립변수들만을 가지고 개체들의 유사성 혹은 비유사성에 의해 2집단 혹은 그 이상의 집단으로 나누고자 하는 경우, 어떻게 모형화하고 적용하는 가를 학습하는 것입니다. ② 범주형 반응변수가 있는 경우 로지스틱 회귀분석과 유사하게 이들 개체들을 정확하게 판별하는 모형을 개발하고 그 통계적 방법을 학습하는 것입니다. 이 분석은 여러 집단에서부터 나온 개체들을 관찰값의 특성에 따라 분류하는 기준을 마련하고 새로운 개체를 이 기준에 따라 분류하게 됩니다. 따라서 본 강좌에서는 분류 및 판별분석으로 널리 사용되는 군집분석과 판별분석의 이론을 학습하고 통계패키지인 SPSS의 통계분석 활용법, 결과 해석, 분석내용의 기술 등을 다룹니다.

강좌에서 구체적으로 다루어지는 내용은 다음과 같습니다. ① 분류분석으로 계층적 군집분석과 K-평균 군집분석 등을 다루고 군집분석에서 유용하게 이용될 수 있는 주성분 분석도 간략히 학습합니다. ② 판별분석으로 선형판별분석, 정준판별분석 등의 다양한 판별분석 방법을 다룹니다.

7. 2월 26일(목) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

구조방정식모형분석

오숙영 교수님

‘구조방정식모형분석’ 강좌는 고급통계과정으로서, 공분산(covariance) 기반의 구조방정식모형에 대한 이론 및 실습방법을 학습하여 논문에 직접 활용하고자 하는 수강자에게 매우 중요한 강좌입니다. 본 강좌를 수강하기 위해서는 검사도구 제작 및 타당화 연구를 학습해야 함을 미리 알려드립니다.

‘구조방정식모형분석’ 강좌의 목적은 반영지표(reflective index) 기반 구조방정식모형의 이론적 이해 및 실행 능력의 함양에 있습니다. 구조방정식모형분석은 최근에 교육학, 심리학, 사회학, 유아교육학, 경영학, 의학 등 회근 연구에 가장 많이 사용되는 통계방법입니다. 구조방정식모형은 구성개념 간의 이론적 인과관계와 상관성의 측정지표를 통한 경험적 인과관계를 분석하는 통계기법으로서, 측정모형과 이론모형을 통하여 모형간의 인과관계를 파악하는 방정식 모형입니다. 특히, 본 강좌는 반영지표(reflective index)로 구성된 잠재적 변인에 대한 구조방정식모형을 중점적으로 학습합니다.

본 강좌에서 학습하는 내용은 다음과 같습니다. ① 구조방정식모형 이론을 위한 기초 통계 이론 ② 구조방정식모형 이론 ③ 구조방정식모형을 위한 타당화 연구(수렴 타당도, 판별 타당도) ③ AMOS 프로그램 기능 ④ 구조방정식모형분석  실습 ⑤ 적합도 검정 ⑥ 수정모형 검정 ⑦ 경로계수 검정 ⑧ 매개효과 검정(직접 간접 총 효과 검정) ⑨ 조절효과 검정 ⑩ 다중집단 구조방정식모형분석의 측정동일성 검정 ⑪ 다중집단 구조방정식모형의 집단 간 경로계수 차이 검정입니다.

본 강좌는 AMOS와 Mplus 프로그램을 직접 활용하여 구조방정식모형분석에 대한 실전   능력을 함양할 수 있도록 합니다. 본 강좌는 개인 노트북 지참을 필히 권합니다.

8. 2월 27일(금) 오전 9:00-12:30, 오후 1:30-5:00

경향매칭분석

안형진 교수님

‘경향매칭분석’ 강좌는 고급통계 분석입니다.

경향점수 분석방법은 관찰연구(observational studies)에서와 같이 선택편향이 발생할 수 있는 경우 선택편향으로 인한 교란변수(confounders)를 보정하고 처치의 효과를 평가하는 데 유용하게 사용될 수 있는 방법입니다. 일반적으로 교란변수를 보정하기 위하여 매칭 방법이나 회귀분석 방법을 흔하게 사용하나 교란변수의 수가 커질수록 이런 방법은 제약이 많아집니다. 이런 경우, 높은 차원의 교란변수를 일차원의 함수의 형태로 축소한 경향점수를 사용하게 되면 통계적 인과성 분석에 다양한 이점이 있게 됩니다.

본 강좌에서 다루어지는 내용은 다음과 같습니다. ① 먼저 통계적 인과성에 관하여 간략하게 소개합니다. ② 경향점수 이론 및 모형적합에 관하여 살펴볼 예정입니다. ③ 경향점수의 활용은 매칭방법, 층화방법, 가중방법, 회귀보정 방법 등이 있는데, 차례로 이러한 방법들을 살펴보고 장단점에 관하여 강의합니다. ④ 마지막으로, 성향점수의 균형성 검사에 관하여 알아보고 실제 성향점수 활용사례에 관하여 알아봅니다.