기초통계분석 Chapter 2

기초통계분석

Chapter 2

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수업개요

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 디자인(design): 어떻게 자료를 얻을 것인가?

 기술(description): 어떻게 자료를 요약할 것인 가?

 추론(inference): 자료를 기반으로 어떤 예측이 가능한가?

통계학이란?

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 연구대상전부

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 자료에 담겨있는 모집단의 일부분

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 모집단: 대한민국청소년 모두

 표본: 3,449명의 한국청소년

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 Probability vs. nonprobability

모집단과 표본

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 자료(표본)의 정보를 요약함

 통계량(statistic): 숫자로 표현한 자료(표본)의 요약

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 자료(표본)의 정보에 기반하여 모집단의 속성 을 예측(추론)함

 모수(parameter): 숫자로 표현한 모집단의 요약

기술통계와 추론통계

기술통계의 예

 한국청소년패널데이터(KYPS) 1 차년도

 Level 0: No offenses committed.

 Level 1: Limited involvement to minor offenses such as smoking, drinking, having unexcused absences, running away from home, and having sex.

 Level 2: Moderate offenses, such as collectively bullying, fighting, teasing or bantering, and threatening other people.

 Level 3: Serious offenses such as severely beating other people, robbing, stealing, and sexual assaulting or sexual harassing.

 변수(variable)

 표본 혹은 모집단 안의 개체 또는 관찰값들이 갖는(서로 다 른 값을 취하는) 속성

 양적변수와 질적변수

 양적변수(quantitative variable): 변수의 값이 숫자로 표현됨

 Ex) 나이, 연봉, 흡연횟수, 음주횟수

 질적변수(qualitative variable): 변수의 값이 범주로 표현됨

 Ex) 종교(개신교, 천주교, 불교), 학점(A, B, C, D, F), 흡연행위 여부 (yes, no)

 보통 자료에서 질적 변수의 각 범주는 숫자로 표현된다

 Ex) 흡연행위여부(yes=1, no=0)

변수와 변수의 측정

 명목척도(nominal)

 변수의 값이 뚜렷한 순서가 없는 범주의 나열

 Ex) 종교(불교, 천주교, 개신교, 무교)

 순서척도(ordinal)

 변수값들 간에 쉽게 이해 가능한 순서(상하관계)가 존재

 Ex) 사회지위(상류층, 중산층, 하류층)

 등간척도(interval)

 변수값들 간에 순서가 있고 각 값들 간의 간격이 일정하며 임의 영 점(arbitrary zero point)을 가진다

 사회 내 다양한 상황과 맥락 속에서 들어나는 정도의 흐름을 임의 로 기준점을 정한 후 그 기준점보다 높다 낮다의 방향을 설정

 Ex) 나이, 임금, 온도, 시험점수(영어)

 비율척도(ratio): 물리적 성질

 등간척도의 요건을 모두 가지면서 절대 영점(absolute zero point) 을 가진다

 Ex) 키, 몸무게, 부피

측정 척도에 따른 변수의 구분

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 모집단을 구성하는 각 개체들이 표본에 포함될 가능성이 동일함

한국의 한 성인이 표본에 포함될 확률=1/한국의 전 체성인남녀인구

 확률표본추출(probabilistic sampling)의 한 방법

표본추출

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 표본1: 현정부 국정운영 지지율 51%

 표본2: 현정부 국정운영 지지율 54%

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 표본을 이용해서 모집단의 모수를 추정할 때 발생 하는 통계적 오차

 단순임의 추출 방법을 사용하면 표본추출오차의 정도를 대략 짐작할 수 있다 (예, 표본의 크기

=1,000→오차의 한계 margin of error ±3%)

 표본→ parameter (추정치+error)

표본추출의 가변성과 오차

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 설문조사

현정부의 국정운영 지지율을 조사하기 위해 1,000명 으로 구성된 표본을 만듬

직접방문을 통해 면접을 시행

나중에 확인해보니 강원도에서 면접한 사람 숫자가 0으로 나타남(강원도의 폭설로 조사자가 갈수 없었 던 상황)

이 표본은 강원도 사람들의 의견이 반영되지 않음

표본추출의 편향

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 Error가 커짐: 정확하게 계산할 수 없지만 미포함 (undercoverage)이 많기 때문에 커질 것 이라 추정

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비확률표본추출

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 응답자가 거짓말을 할 경우

 응답자가 질문을 잘 이해하지 못하고 엉뚱한 대답을 하는 경우

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 응답자가 특정 질문에 대답하기 거부하는 경우 (그 비율이 지나치게 높거나, 질문의 성격상 특 정 사회집단에 속한 응답자들이 다른 사회집단 에 속한 응답자들보다 대답하길 거부하는 비율 이 높을 때 문제가 됨)

다른 종류의 편향

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 모집단에서 군집을 구성

 추출된 군집의 수를 결정하고 단순임의 추출법 으로 표본군집을 추출

 표본군집내의 일부 조사단위만을 추출하여 조 사

한국청소년패널데이터 (KYPS)

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응답률

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 표본에서 대표성(representativeness)이 있는가?

 인구조사 census에 근거해서 판단

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 모집단에 대해 무엇인가를 말하려면 꼭 통계기법 을 사용하여 결과로부터 추론해야 한다

사회조사의 신뢰도

 http://www.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=201 00518011015

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믿기 어려운 사회조사의 예

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 자료를 만든 사람(들)은 자료 구축 후 일정 정도 시간이 지나 자료를 공개함

자료 구하기

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자료읽기

SPSS(변수보기)

SPSS(데이터보기)

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실습