 개념적 정의 VS 조작적 정의

커뮤니케이션 측정과 통계 분석

5주차 : SPSS활용을 위한 기초 다지기 1

강사 : 이정기

Contents

 개념적 정의 VS 조작적 정의

 연구문제 VS 연구가설

 연구가설 VS 영가설

 유의수준

개념적 정의 VS 조작적 정의

 개념적 정의

 정의 : 특정현상을 일반화하여 나타내는 추상적 개념을 사전에 정의된 보편적 언어로 정의하는 것을 의미함, 연구에서 활용되는 주요용어들을 개념적으로 정의하는 것

 조작적 정의

 정의 : 조사하고자 하는 개념을 경험적, 가시적으로 측정가능하기 위한 구체적 정의, 개념적 정의를 기반으로 검증과정에서 관찰가능 한 실제현상과 연관지어 측정가능한 형태로 정의하는 것

 연구자들이 통일된 내용을 공유하기 위해 연구자가 구체적으로 설명한 정의가 조작적 정의임. 즉 특정 개념에 대한 조작적 정의는 연구자 사이에 일치하지 않을 가능성 있음

 바람직한 조작적 정의의 요건

1) 신뢰도 : 타 연구에서 이 정의를 활용할 수 있을만한 것인가?

2) 타당성 : 측정하고자 한 것을 제대로 측정하는 것인가?

개념적 정의 VS 조작적 정의

 예 : 사랑

 개념적 정의 : 한 사람이 다른 사람을 좋아하는 마음

 조작적 정의 : 한 사람이 다른 사람을 포옹한 횟수 예 : 비행

 개념적 정의 : 법을 위반하는 행위

 조작적 정의 : 최근 1년간(공소시효 안) 물건을 훔치거나 강도, 강간, 폭력 등을 행사하여 입건된 횟수(유무)

연구문제 VS 연구가설

 연구문제

정의 : 특정 연구나 보고서에서 연구자가 탐색적으로 알기 원하는 내용을 의문문의 형태로 기술한 것

예 : 페이스북 이용은 친구관계 친밀도에 어떠한 영향을 미치는가?

조건 : 1) 경험적으로 검증이 가능해야 한다

2) 두 가지 이상의 변인 간의 관계에 대한 명확한 정의가 선행되어야 한다 3) 의문문의 형식으로 명확하게 서술되어야 한다

유의사항 : 1) 측정 가능성 : 자료 수집이 가능한 질문인지 여부, 연구자의 능력, 비용 고려 2) 구체성 : 포괄적 질문 보다 구체적인 질문이 좋음

3) 명료성 : 영적인 문제, 추상적 문제는 지양

연구문제 VS 연구가설

 연구가설

정의 : 특정 연구나 보고서에서 연구자가 이론에 근거하여 검증하고자 하는 내용을 평서문의 형태로 기술한 것, 연구문제에 대한 잠정적 해답으로 연구자가 제시한 가설

예 : 페이스북 이용량이 많을수록 친구관계의 친밀도가 높아질 것이다.

조건 : 1) 두 가지 이상 변인 사이의 예측적인 진술문이어야 한다(변인 사이의 인과관계) 2) 연구문제에 대한 해답 제시

3) 이론적 체계와 관련된 것이어야 한다

4) 변인 사이의 관계가 명시되면서 동시에 실증적으로 검증, 측정가능한 것이어야 한다 5) 논리적 간단하고 명료하게 표현해야 한다

6) 긍정 또는 부정적 방향성이 명시되도록 평서문의 형태로 서술한다

연구가설 VS 영가설

 가설의 종류 : 연구가설(대립가설), 영가설(귀무가설) 예 :

연구가설 : A와 B 사이에는 차이가 있을 것이다.

고등학생과 중학생의 평균 신장에는 차이가 있을 것이다.

(고등학생은 중학생에 비해 평균 신장이 클 것이다) 영가설 : A와 B 사이에는 차이가 없을 것이다.

고등학생과 중학생의 평균 신장에는 차이가 없을 것이다.

연구가설 VS 영가설

 가설의 종류 : 연구가설(대립가설), 영가설(귀무가설)

1) 연구가설

: 실제 연구에서 규명하고자 하는 가설

: 통계 프로그램은 연구가설을 검증하지 못함, 영가설의 지지, 기각 여부만을 알려줌

2) 영가설

: 연구가설의 반대 가설

: 통계 프로그램이 인식하는 가설

: 연구자는 영가설을 기각함으로써 연구가설을 채택하고자 함 즉, 가설검증 결과 차이가 없는 것이 아니라면 실제 차이가 있는 것

연구가설 VS 영가설

 가설의 종류 : 연구가설(대립가설), 영가설(귀무가설) 3) 연구과정에서의 오류들

H0은 영가설, H1은 연구가설

(1) 실제 현상은 H0인데 검정결과로 H0를 채택하는 경우

(2) 실제 현상은 H0인데 검정결과로 H0를 기각하는 경우(H1을 채택하는 경우) (3) 실제 현상은 H1인데 검정결과로 H0을 채택하는 경우

(4) 실제 현상은 H1인데 검정결과로 H0를 기각하는 경우(H1을 채택하는 경우)

바른 판정은? (1)과 (4)임 틀린 판정은? (2)와 (3)임

(2)는 1종 (α) 오류 : 영가설의 주장이 맞는데, 선정한 표본이 예외적이라 영가설을 기각하는 판단의 오류, 실제 범죄를 저지르지 않았는데 유죄라고 판결한 경우

(3)은 2종(β) 오류 : 유의수준이 커서 영가설 기각하지 않는 것, 영가설이 틀렸는데 수집된 표본이 이를 발견하지 못한 것, 실제로 범죄를 저질렀는데 무죄 판결한 경우

유의수준

 유의수준(significant level)

: 오류를 범해도 가능하다고 인정한 수준(기준) 예) .1(90%), .05(95%), .01(99%), .001(99.9%) : 유의수준은 1종 오류를 범할 확률의 최대허용 한계를 의미함

P값(probability)

: “집단 사이에 차이가 없다”라는 영가설이 맞을(발생할) 확률을 의미함

: P값이 작을수록 영가설이 발생할 가능성이 적음, 즉 연구가설이 지지될 가능성이 높음 : P값이 작을수록 좋은 통계치라고 할 수 있음

: P값이 크다 = 오류 발생 가능성이 크다

P < .05(유의수준) = 영가설 기각, 연구가설 채택, 집단간 차이 있음 p > .05(유의수준) = 영가설 지지, 연구가설 기각, 집단간 차이 없음

유의수준

 예

체육고등학교 2학년에 재학 중인 학생들의 몸무게가 일반고등학교 2학년에 재학 중인 학생들의 몸무게와 차이가 있는지 확인하기 위해 통계분석(독립표본 t-test)을 했다.

분석 결과 체육고등학교 2학년의 평균 몸무게는 62.52kg, 일반고등학교 2학년의 평균 몸무게는 65.50kg이 나타났다. 즉 일반고등학교 학생의 몸무게가 체육고등학교 학생의 몸무게에 비해 많았다. 다만, 집단 간의 차이가 유의미한지 p값을 확인한 결과

1) t검증 결과 p값은 0.16으로 나타났다. 이 경우 p>.05 2) t검증 결과 p값은 0.09로 나타났다. 이 경우 p>.05 3) t검증 결과 p값은 0.02로 나타났다. 이 경우 p<.05 4) t검증 결과 p값은 0.0005로 나타났다. 이 경우 p<.001

다음 시간 예고

 SPSS 활용을 위한 기초 다지기 2 1) 변인과 측정

2) 신뢰도 VS 타당도