1. 일상생활 속의 통계

(1)

• 사회복지학에서 자료분석론 이해의 필요성을 설명할 수 있다.

• 통계학이 사회복지에 어떻게 활용될 수 있는지 생각해 본다.

부산가톨릭대학교 배화숙

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1. 일상생활 속의 통계

 현재 가장 관심 있는 통계자료의 종류는 무엇인가?

 일상생활 속에서 통계를 활용하는 사례 찾기



실업률, 노인 인구 비율, 진학률, 재범률, 목표 달성률



가장 합리적인 등교 방법



평균점수, 순위, 경쟁률



날씨, 주식, 물가…etc.

 우리는 수많은 통계 속에서 살아가고 있다!

1장_일상생활속 통계 2

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통계 statistics

 통계



수량적 비교 통해 사실 관찰하고 처리할 수 있 는 방법



어떤 현상을 종합적으로 한눈에 알아보기 쉽게 일정한 체계에 따라 숫자로 나타냄, 또는 그런 것(국립국어원)



측정결과를 서술하거나 미루어 생각하는 절차 (Williams, 1992)

 통계학의 역사



17세기 후반 프랑스의 파스칼



베르누이, 심프슨, 드 모아브르, 가우스, 갈톤, 고셋, 피셔…나이 팅게일



20세기 컴퓨터의 발전과 함께 비약적 발전

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통계의 목적

 어떤 현상을 과학적으로 이해하여 합리적인 판단을 하는 것



관찰할 수 있는 대상 혹은 사건에 대하여



특성을 측정도구 사용하여 수치로 나타내기 위해 정 의한 다음



분류체계나 측정도구를 사용하여 수치로 표시

현상

phenomenon

변수 variable

자료 data

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2. 사회복지에서 자료분석의 필요성

 대상자의 욕구 파악하기 위한 정보 수집 필요

 정보에 대한 해석 + 관련자에게 설명 필요

 효과적인 프로그램 개발

 프로그램 성과에 대한 설명

(6)

 사회복지자료분석 Data Analysis in Social Welfare



수집한 정보를 합리적이고 설득력 있게 전달하는 효과적인 수단



특히 양적으로 기록된 자료를 분석하기 위한 것

 전문가에게서 통계



자신의 업무에서 필요한 의사결정을 위한 수단



예)OECD Heath Data

(영아사망률, 의료 인력 수, 의료보장의 공공지출 비중)

(7)

(8)

• 자료분석의 기초개념을 설명할 수 있다.

• 기본 개념이 분석방법 선택과 어떻게 연결되는가를 이해한다

(9)

1. 변수 variable

 변수 : 자료분석의 기본단위



두 가지 이상의 값 혹은 정도를 나타내는 개념

 개념 : 이론 구성하는 대표적 단위

 개념 ---  변수 조작적 정의

2장_조사론_자료분석기초개념 9

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기능에 따른 분류

 독립변수 /종속변수 independent / dependent variable

 매개변수(중재변수) Intervening var.

 제 3의 변수, 통제변수 control var.



허위효과 가져오는 변수

 ex) 소방관 수와 피해액수, 화재의 크기



조절변수 moderate variable

 독립변수와 상호작용 효과를 갖게 하는 독립변수

 ex)자존감 향상 프로그램이 성별에 따라 영향력이 달라진다면 성별은 조절변수 역할



외생변수

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측정 수준에 따른 분류

 측정 Measurement



어떤 상태, 특성, 태도, 행동 등의 이론적 개념을 계량화(quantifying)하는 과정



일정한 규칙에 따라 대상에 대한 값을 부여하는 과정



자료수집과 조직화의 기본 단계

 척도(Scales)의 등급



명목(名目)측정 nominal level



서열(序列)측정 ordinal level



등간(等間)측정 interval level



비율(比率)측정 ratio level

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측정

등급 의미 ^범주 ^서열 ^등간 ^비율

= > < + - ×÷

명목척도 변수 속성에 차이점과

유사점에 따라 범주화 ○

서열척도 속성 간 순서 매기지만

간격은 동일하지 않음 ○ ○

등간척도 동일한 간격으로 순서화^{변수 속성 간} ○ ○ ○

비율척도 등간 측정의 모든 특성에

절대 영 값(0)이 존재 ○ ○ ○ ○

측정 등급에 따른 속성

높 은 수 준

 측정의 등급에 따라 분석기법과 분석 정도가 달라지므로 측정 수준을 정하고 조사 수행해야 함

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연속성, 속성에 따른 분류

연속성에 따른 분류 속성에 따른 분류



연속변수



주어진 범위 내에서 어떤 값도 가질 수 있는 변수



관찰 값을 재어서(measure) 산출



이산변수



최소단위가 있는 변수



관찰 값을 세어서(count) 산출



양적 변수



수치로 나타낼 수 있는 변수



등간, 비율 변수



질적 변수



범주로 분류



명목, 서열 변수

(14)

14

 모집단 population

 표본 sample

 모수와 표본의 통계량

 모평균 μ

 모분산 /모표준편차 σ

 모비율 Ρ

 편차(偏差) deviation

 분산 variance/ 표준편차 standard deviation

2. 모집단과 표본



2

X ^, s ² ^, s ^, p

2장_조사론_자료분석기초개념

(15)

3. 통계의 의미와 분류

 통계



대상으로부터 자료를 수집하고 특성을 숫자로 파악하여



그로부터 어떤 판단을 내리는 기술

 기능에 따른 분류



기술통계 : 일원적, 이원적, 다원적 통계

 빈도, 백분율, 평균, 표준편차 활용



추리통계 : 일원적, 이원적, 다원적 통계/ 모수적 /비모수적 통계

 모집단의 모수를 추정하는 통계기법

 가설 설정하고 통계분석을 통해 검정

(16)

16

 모수적(母數的) 통계



분포를 가정, 정규분포 등 특정 분포를 따른다고 가정



표본 수가 많음

 비모수적 통계



분포를 가정하지 않음/ 샘플 수가 적음



예) 의학 실험

 유효 사례 수 미만인 경우  정규성 검정  모수적 통계 적용 가능

(※유효 사례 수 :변수당 30개 내외)

▣ 모수적/ 비모수적 통계분석

2장_조사론_자료분석기초개념