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5=매우불만족)를 구성한다. 리커트척도는 만들고

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Academic year: 2022

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(1)

사회과학을 연구하는데 있어 일반인들이 특정현 상에 대해 인지하고 있는 정도나 만족도 등을 조 사하기 위해 사용되는 일반적인 방법으로 설문 조사(survey method)가 있다. 설문조사는 응답 자에게 연구의 주제를 알려주거나 문항을 통해 자연스럽게 연구의 주제를 알게 하는 직접법 (direct method)의 형태를 취하게 되며, 가장 보 편적인 방법으로 설문항목에 대한 응답자의 측 정(measurement)을 유도한다. 이러한 측정은 자 료 분석뿐만 아니라 적합한 분석기법을 선택하 는 데 있어서 중요한 요인이다. 측정이란‘어떤 대상의 속성에 숫자를 부여하는 과정’으로 정의 된다. 이러한 측정은 m, kg, 개수 등 다양한 형 태의 척도1)(scale)를 이용해 이루어진다. 척도화 란 거리와 무게를 재거나, 특정대상에 대한 만족

도 등을 측정 하는 것처럼 대상의 특성을 숫자로 표현하기 위해 수량화하는 과정을 말한다. 척도 를 이용하여 측정된 숫자는 측정대상의 속성을 충분히 나타낼 수 있어야 한다. 설문조사 시 어 떠한 척도를 선택하느냐에 따라 조사된 자료의 내재된 정보의 양이 달라지며, 분석을 위해 적용 가능한 통계분석기법도 달라지므로 척도유형을 정하기에 앞서 자료의 분석목적과 분석방법을 사전에 정하고 조사를 해야만 원하는 분석 및 그 에 해당하는 결과를 얻을 수 있다. 따라서 이 글 에서는 설문조사에 활용되는 다양한 척도의 종 류를 살펴보고, 척도화된 설문조사 양식을 활용 하여 순서화 로짓모형의 활용방안을 소개하고자 한다.

알기 쉬운 연구방법론 �

순서화 로짓모형(Ordered Logit Model):

설문조사에 적용되는 척도의 종류

김호정|국토연구원 연구위원, 김종학|국토연구원 책임연구원

1) 척도란 어떠한 특성을 갖는 측정대상의 상대적 또는 절대적인 위치를 표현하기 위한 체계를 의미함

(2)

scale), 비율척도(ratio scale) 등으로 구분된다.

명목척도는 조사대상의 소속여부나 대상의 분 류를 위해 숫자나 기호를 부여하는 척도다. 예로, 성별, 직업, 주민등록번호 같이 단순 분류를 위해 이름대신 숫자를 부여하는 것으로 조사대상에 할 당된 수는 대상들 간의 구분 이외의 의미는 전혀 없으므로 내재된 정보량이 타 척도에 비해 적다.

서열척도는 측정 대상들 간의 순위관계를 나타 내 주는 척도로서, 측정대상의 속성을 판단하여 측정대상 간에 순위를 부여하는 척도다. 따라서 연구대상의 특성이 다른 연구대상의 특성과 비교 하여 높은지는 판단할 수 있지만, 어느 정도 높은

것을 의미하지만 선호의 정도는 파악할 수 없고 단지 순위만을 나타낼 뿐이다.

등간척도는 속성에 대한 순위를 부여하되 순위 사이의 간격이 동일한 척도를 의미하며, 등간척도 는 서열척도가 가지고 있는 모든 정보에 두 특성 의 차이를 비교할 수 있다는 추가적인 특징을 가 지고 있다.

비율척도는 앞에서 설명한 모든 척도의 조건을 만족시키며, 절대 0점을 갖는 척도를 의미한다.

비율척도를 통해 측정한 결과는 연구대상을 구분 하거나 분류할 수 있으며, 순위를 만들 수 있고 차 이를 비교분석하거나 비율에 대한 분석이 가능하

<표 1> 측정을 위한 주요척도 비교

척도 특성 적용 예

명목척도 대상의 특성을 구분하는 목적으로 사용

승용차에게 고유숫자 를 부여

1번 자동차 5번 자동차 41번 자동차

서열척도

대상의 특성에 대한 상대적인 위치 를 나타내며, 측정값들의 차이에 의 미를 부여할수 없음

승용차 성능에 따라 순위를 정함

1등(금메달) 2등(은메달) 3등(동메달)

등간척도

측정값들의 차이에 의미를 부여할 수 있음. 하지만 0이 어떠한 의미를 가지고 있지는 않음

평가자가 10점 만점을 기준으로 승용차의 성 능을 평가

9.7점 8.9점 8.5점

비율척도

0의 의미를 자의적으로 해석할 수 없음. 측정값들의 비율에 의미를 부 여할 수 있음

100km/h 도달 시간 측정

9.6초 11.5초 12.8초

1 5 41

1 5 41

1 5 41

1 5 41

(3)

알기 쉬운 연구방법론 �

다는 것이다, 이러한 비율척도는 기하평균, 조화 평균 등의 통계량을 사용할 수 있으며, 모든 통계 분석 방법을 사용할 수 있다.

비교척도와 메트릭척도

이 글에서 소개하고자 하는 순서화 로짓모형의 자 료 형태는 리커트형 척도(likert-type scale, 이하 리 커트척도)로, 이를 설명하기 위해선 앞서 설명한 네 가지 주요 척도 이외에 척도방법으로 구분되는 비교척도(comparative scale)와 메트릭척도(metric

scale)를 살펴보아야 한다.

비교척도는 두 대상을 직접비교하여 측정하는 척도로, 예를 들어 옥수수차와 보리차를 시음한 후 두 가지 중에서 어느 것이 더 맛있는지를 측정 하는 것이 이에 해당된다. 따라서, 비교척도는 상 대적인 의미로 해석되며, 순위나 순서에 관련된 서열척도가 된다.

반면 메트릭척도는 연구대상에 대한 측정이 다 른 연구대상의 측정결과와 관계없이 측정되는 것 으로, 측정하는 과정에서 어떠한 기준점이나 다른 연구대상과의 비교가 이루어지지는 않는다.

측정값은 모두 상대적이 아닌 절대적 기준에 의 해 하나의 차원을 형성하기 때문에 단일체계척도라 고 부르기도 하며 등간척도나 비율척도의 형태를 갖는다. 예를 들면, 옥수수차의 선호도를 1점(매우 싫어함)에서 7점(매우 좋아함) 사이의 값으로 평가 하고, 보리차에 대한 선호도 측정도 역시 같은 방법 으로 1점에서 7점으로 측정하는 경우가 해당된다.

이 경우 평가자는 옥수수차의 평가결과에 상관없이 보리차의 선호도를 평가하게 된다. 이 점은 메트릭 척도가 비교척도와 다른 특징이라 할 수 있다.

이 글에서는 사회과학 연구에서 많이 사용되는 메트릭척도를 중심으로 설명하고자 한다. 먼저 리 커트척도는 이 척도의 개발자인 렌시스 리커트 (Rensis Likert)의 이름에서 유래된 것으로 응답자는 주어진 문장을 읽고, 연구자가 미리 설정한 카테고 리의 정도를 응답하는 것으로, 연구자는 일반적으 로 5점 척도를 갖는 리커트척도(1=매우만족 …

5=매우불만족)를 구성한다. 리커트척도는 만들고

관리하기가 쉬우며, 응답자가 이해하기 쉬운 특징 때문에 우편조사, 개인 인터뷰에 주로 사용된다.

어의(語義)차이척도(semantic differential

scale)는 두 개의 서로 상반된 형용사적인 표현을

<표 2> 비교척도와 메트릭척도

척도 특 징 종류

비교척도

�두 대상을 직접 비교하여 측정하는 척도

�비교척도는 상대적인 의미로 해석되어 순위나 순서에 관련된 서열척도로 설명됨

�쌍대비교척도법(paired comparison scaling)

�순위서열척도법(rank-order scaling)

�고정총합척도법(constant sum scaling)

메트릭척도

�연구대상에 대한 측정이 다른 연구대상의 측정 결과와 관계없이 측정

�등간척도나 비율척도의 형태를 갖춤

�리커트척도(likert scale)

�어의차이척도(semantic differential scale)

�스타펠척도(stapel scale)

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양 방향의 끝점에 표시하고, 응답자로 하여금 해 당하는 항목에 마크하도록 하는 방법으로 7점 척 도를 주로 사용한다. 어의차이척도에서는 응답자 가 본인의 생각과 가까운 느낌을 해당하는 위치에 표시한다. 어의차이척도는 다양하게 응용될 수 있 기 때문에, 응답자의 태도나 특성파악, 교통시설 사업의 선호도2) 등과 같은 사회과학 분야에서 사 용되고 있다.

순서화 로짓모형(Ordered logit Model)3)

순서화 로짓모형은 복합적이고 다양한 반응들을 다루어야 하는 사회과학을 연구하는 데 있어 매우

유용한 분석도구로서 활용될 수 있다. 특히, 앞서 설명한 메트릭척도 중 하나인 리커트척도로 설문 조사된 응답을 회귀식으로 처리할 수 있다는 점에 서 이산(discrete)한 응답을 다루지 못하는 전통적 회귀식의 보다 발전된 형태라 할 수 있다. 이러한 응답은 흔히 위계(hierarchy)를 가지지 않고 단순 히 순서화(ordered)된 형태로 된 자료를 의미한다.

위계라는 것은 학생 중에서 고등학생과 같이 한 응 답이 다른 응답에 종속되는 형태를 말하고, 순서화 는 매우중요, 중요 등과 같이 어느 한 응답이 다른 응답에 종속되지 않아 동등한 위치를 가지고 구분 되며, 한 응답에서 다음 응답으로 넘어 가는 순서 가 존재하는 형태를 지니고 있는 경우를 말한다.

2) AHP(Analytic Hierarchy Process) 조사 시에 활용

3) 순서화 로짓모형의 설명내용은 이성우(2005) 내용을 바탕으로 작성

문항2. 고속철도의 요금은 적절한 수준이다. � 매우만족 � 만족 � 보통 � 불만족 � 매우불만족 문항3. 고속철도의 쾌적성은 우수한 편이다. � 매우만족 � 만족 � 보통 � 불만족 � 매우불만족 문항4. 고속철도의 안전성은 우수한 편이다. � 매우만족 � 만족 � 보통 � 불만족 � 매우불만족 문항5. 고속철도의 좌석은 편안하다. � 매우만족 � 만족 � 보통 � 불만족 � 매우불만족

<그림 2> 어의차이척도의 예

■ 다음 고속철도의 서비스 정도에 대한 본인의 느낌을 평가하여 주십시요.

문항1. 빠르다 : ④___ : ③___ : ②___ : ①___ : ②___ : ③___ : ④___ : 느리다 문항2. 소음이 적다 : ④___ : ③___ : ②___ : ①___ : ②___ : ③___ : ④___ : 소음이 많다.

문항3. 좌석이 넓다 : ④___ : ③___ : ②___ : ①___ : ②___ : ③___ : ④___ : 좌석이 좁다 문항4. 청결하다. : ④___ : ③___ : ②___ : ①___ : ②___ : ③___ : ④___ : 청결하지 않다.

(5)

기존의 모형들은 순서화된 응답을 다룰 때 단 순히 평균을 구하거나 응답 번호를 그대로 회귀식 에 응용하는 경우가 많았다. 그러나 부여된 번호, 즉 차례대로 ① 매우불만, ② 불만, ③ 보통 등으 로 지정할 때 평균이 2.5가 나왔다는 것은 응답자 들의 성향이‘불만’인지 아니면‘보통’인지 구분 할 수가 없다. 또한, 이러한 평균 자체가 지니는 의미를 사회적으로 어떻게 볼 것인지에 대한 뚜렷 한 해석적 근거도 찾을 수 없다. 순서화 로짓모형 은 이러한 유형의 응답을 확률이라는 개념으로 처 리하게 된다.

아래 <표 3>은 사회과학 연구에서 많이 사용되 는 회귀분석 및 이항 로짓모형과 순서화 로짓모형 을 상호 비교한 내용이다. 회귀분석 모형은 종속 변수와 독립변수의 관계를 규명함으로써 현실사 회를 설명할 수 있는 수학적 구조식을 도출하는 통계적 기법으로 다양한 사회현상을 분석하는 데 유용한 도구이지만 종속변수가 독립변수와 선형 의 관계를 유지해야 한다. 이런 점에서 이항 (Binary)/다항(Multinominal)의 사건과 같이 특정 선택 범주에 있는 사회현상을 분석하는 데 한계가 있다. 인간의 가장 근본적인 선택행위에 확률개념 알기 쉬운 연구방법론 �

구분 의미 종속변수와

독립변수와의 관계 특징 계수

추정기법

선형회귀모형 (Linear Regression

Model)

�종속변수와 독립변수의 관계를 규명함으로써 현실사회를 설명할 수 있는 표현하는 수학적 구조식을 도출하는 통계적 기법

�시계열 자료의 미래예측 및 변수들 간의 관계(긍정, 부정) 규명에 적용

�종속변수가 연속적 형태이며 독립변수와 선형성을 유지해야 함

�목표변수의 범위를 벗어나는 예측 값이 발생

�목표변수에 대한 확률분포가 선형 회귀모형에서 가정 되는 확률분포와 틀림

최소자승법 (Least Square Method)

이항 로짓모형 (Binary Logit

Model)

�가장 단순한 형태의 선택 확률모형으로 종속변수가 이항인 경우에 사용

�종속변수는 통계학적으로 배반사건이고 확률적 선택하에 놓인 경우에 적용 (예, 승용차 소유여부, 해외 여행 경험여부 등)

�종속변수: 연속형

�독립변수: 이산형(0,1)

�목표변수가 이항형일 경우 선형회귀모형의 단점을 극복하기 위해 확률에 대한 로짓변환을 고려한

분석이 가능 최우추정법

(Maximum Likelihood

Method) 순서화 로짓모형

(Ordered Logit Model)

�척도로 조사된 응답을 회귀식으로 처리할 수 있다는 점에서 전통적 회귀식에서 보다 발전된 형태의 모형

�목표변수가 순서형으로 나타나는 경우에 적용

�종속변수: 다항형

�독립변수: 순서형 (매우만족, 불만족, 보통 등)의 적용가능

�목표변수가 순서화된 다항의 선택을 다룰 수 있음

<표 3> 분석모형의 비교

(6)

짓모형은 리커트척도로 조사된 응답을 회귀식으 로 처리할 수 있다는 점에서 전통적 회귀식에서 보다 발전된 형태의 모형으로 목표변수가 순서형 으로 나타나는 경우에 적용할 수 있는 모형이다.

순서화 로짓의 모형식은 결정적 효용과 확률적 효용으로 구분되는 이항 로짓모형의 형태와 동일 하고, LIMDEP SAS 프로그램 등을 이용하여 분 석 가능하다.

순서화 로짓모형 적용사례

순서화 로짓모형의 구체적인 분석내용은「교통서 비스 지표 개발 및 활용방안 연구」(2006년)에서 분석한 사례를 통해 설명하고자 한다. <그림 1>은 교통서비스 중 편리성에 대한 만족도 정도를 조 사하기 위해 종속변수를 5점 형태의 리커트척도 로 표현하였고, 독립변수는‘연동화 교차로 개

화에 따른 교통 편리성의 영향을 설명하였다. ‘연 동화 교차로 개수’와‘버스 배차간격’의 현재 수 준을 제시하고, 이를 근거로 하여 교차로 개수가 현재수준에서 1단위 증가하고 배차간격은 현재 수준에서 1분씩 감소하는 경우를 시나리오로 설 정하여 이에 대한 만족도 정도를 조사하였다.

위와 같이 조사된 내용을 엑셀로 코딩하여 분 석의 입력 자료로 활용하였다. 분석도구는 계량경 제학(econometrics) 모형의 파라메터를 추정하고 해석하는 데 적합한 분석도구인 LIMDEP 프로그 램을 이용하여 <그림 2>과 같이 순서화 로짓모형 분석을 수행하였다.

분석결과, 변수들의 모수추정치 값은 연동화 교차로 개수가 0.5506, 버스 배차간격은 0.1202로 나왔고, 계수값의 부호는 둘다 양(+)의 부호를 가진 것으로 나타났다. 이는 버스 배차간격이 줄 어들수록 사용자의 만족도는 커진다는 것을 의미

4) 로짓모형의 수리적 형태는 Luce(1959)에 의해 유도됨

<표 4> 순서화 로짓모형 분석과정

변수 모수추정치 표준편차 t-통계량

연동화 교차로 개수 0.55059985 0.01337659 41.161

배차간격 0.12021866 0.00853764 14.081

μ1 1.6587761 0.08436691 19.661

μ2 4.20795351 0.09194483 45.766

μ3 6.43883287 0.10473260 23.075

주) μ1, μ2, μ3는 경계값을 의미하며, μ1으로 설정, χ2=426.43, ρ2=0.22

(7)

하며, 버스 배차간격 감 소로 인한 버스 요금인상 은 이용자들의 편의에 큰 영향을 미치지 않는 것으 로 나타났다. 또한, 연동 화 교차로 개수가 늘어날 수록 이용자들의 만족도 는 커지는 것으로 나타났 고, 교차로 수의 증가로 인한 다른 교통축 차량의 지체시간 증가는 응답자 들의 만족에는 영향을 미 치지 못하는 것으로 나타 났다. 교통서비스의 편리 성 지표 1단위 변화에 대 한 만족도의 한계효과5) (marginal effects)를 살 펴보면 다음과 같다.

연동화 교차로 개수의 한계효과를 살펴보면, 매 우 만족이라고 답변한

Prob(매우만족)에서는 0.0499로 나타났다. 이는

연동화 교차로를 1개 증 가할 경우“매우 만족”이 라고 응답할 이용자의 선 택 확률이 4.99% 증가한 다는 것으로 해석할 수 있다.

대중교통 배차간격의 알기 쉬운 연구방법론 �

편리성에 대한 사용자 만족도 각각의 상황에 대한

만족도 항목에(?)

상황 연동화 교차로

개수(개/10km) 버스 배차 간격

예) � 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족

현재 2 개 15 분

� 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족

시나리오 1 3 개 14 분

(버스요금 10% 인상)

� 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족

시나리오 2 4 개 13 분

(버스요금 20% 인상)

� 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족

시나리오 3 5 개 12 분

(버스요금 30% 인상)

� 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족

시나리오 4 6개 11 분

(버스요금 40% 인상)

� 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족

시나리오 5 7 개

10 분이하 (버스요금 50%

이상 인상)

� 매우만족

� 만 족

� 보 통

� 불만족

� 매우불만족 2. 편리성에 관한 질문입니다.

■ 연동화 교차로 개수

- 연동화란 교차로를 통과하는 차량이 인접한 교차로를 정체 없이 통과할 수 있도록 신호기 간의 녹색 시간을 연계하는 신호 제어 방식.

- 10km 구간의 도로상에 존재하는 연동화 교차로의 개수를 나타내며 연동화 교차로 수가 지나치게 길어지면 타 교통축 차량의 지체시간이 증가함

■ 버스 배차간격

- 배차간격이란 운행중인 버스의 시간간격을 의미함(예 : 배차간격이 20분 일 경우 정 류장에서 승객의 최대 대기시간은 20분임)

- 버스 배차간격이 짧아지면 정류장 대기시간은 줄어드나 운영비가 증가하여 요금 인 상이 불가피함

※ 시나리오를 충분히 읽어 보신 후 응답하여 주십시요.

( )

<그림 1> 교통서비스 설문조사의 예

(8)

경우‘매우만족’의 한계효과는 0.0109로 나타났 다. 이는 배차간격이 1분 감소시‘매우만족’이라 고 응답할 계층의 선택확률이 1.09% 증가된다는 의미로 해석할 수 있다. 즉, 교통서비스의 편리성 제고를 위해서는 대중교통 배차간격을 줄이는 정

책보다는 연동화 교차로 개수와 같이 통행여건을 개선하는 방향의 교통정책이 필요한 것으로 분석 할 수 있다. 이는 본 설문에서 제시한 배차간격의 폭(1분)이 이용자들 만족도 향상을 위해서 부족 한 면도 있지만 승용차 이용자들의 대부분이 연동

<표 5> 편리성 만족도의 확률에 대한 한계효과 1. input 파일 : 설문지 코딩

2. 명령문 파일 3. Running 과정

5) 한계효과란 다른 조건이 동일할 때 해당 변수의 변화에 따른 확률의 변화

변수 Prob

(매우불만족)

Prob (불만족)

Prob (보통)

Prob (만족)

Prob (매우만족) 연동화 교차로 개수 - 0.0261 - 0.0263 - 0.0276 0.0302 0.0499

배차간격 - 0.0057 - 0.0057 - 0.0060 0.0066 0.0109

(9)

화 교차로 개수 지표에 우선해서 응답하였기 때문 으로 파악된다.

맺음말

사회현상을 연구하기 위해서 시행하는 설문조사 방법에는 연구자가 설정한 문제점에 대한 일반인 들의 인식정도를 조사하여 자료를 수집하고 이에 대한 적절한 분석 및 결과를 해석하는 일련의 체 계적인 과정이 필요하다. 이러한 과정에서 연구목 적에 부합하는 합리적인 결과물을 도출하기 위해 설문조사지 작성 단계부터 적정 설명변수을 설정 하고, 어떠한 척도로 조사하느냐에 따라서 결과물 을 도출하기 위해 적용되는 통계적 기법(회귀분 석, 로짓모형, 순서화 로짓모형 등)이 달라진다.

이러한 일련의 과정 없이 설문조사를 시행할 경우 에는 연구에 필요한 상세분석을 시행할 수 없다.

따라서 분석의 목적을 명확하게 설정하고 이에 필 요한 분석기법을 고려하여 설문지를 설계해야만 결과의 활용도를 높일 수 있을 것이다.

알기 쉬운 연구방법론 �

참고문헌

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Distinguishing the Effects of Vehicle Weight and Type”,

「Presented at the 2005 Annual Meeting of the Transportation Research Board」

참조

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