1. 자료의 정리 및 이해

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1. 자료의 정리 및 이해

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통계학(statistics) ^이란?

• 단순히 자료의 정리만을 의미하는 것이 아니라, 관심사에 대한 정확한 대상을 선정하고,

조사목적에 필요한 자료나 정보를 최적의 방법으로 수집하여 수집된 자료를 과학적 이론에 의하여

정리하고 분석하는데 필요한 방법을 제시해 주는 학문

• 기술통계학(Descriptive Statistics) : 자료를 어떻게 정리하고 요약 할 것인가?

즉, 조사한 현상을 수치 혹은 원하는 것으로 표시

• 추측 통계학(Inferential Statistics) : 자료의 일부만

살펴봄으로써 전체적인 것에 대해 어떻게 판단할 것인지 터득.

즉, 현상에 대해 느끼는 것을 파악 “~하더라”하는 방법

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자료수집

1. 자료수집

자료를 이용할 사람과 필요로 하는 정보에 따라 자료수집 달라져야 함

2. 변수(Variable) : 사물이 가지고 있는 특성, 개체에 따라 변화가 가능한 상태 또는 특성

어떤 특성을 관찰할 때 그것을 가진 장소나 사람, 기타 등등이 달라짐에 따라 그 값들이 달라지는 특성으로 조사하고자 하는 용어, 변하는 수차 (연구자가 관여할 수 없는 성질) ex) 체중, 혈압, 나이, 시력....

① 상수(Constant) : 변화가 가능하지 않은 상태 또는 특성 ex) 눈, 코, 손가락 수

② 일변량 자료 : 개체에 관하여 한 개의 변수만을 다룬 경우

다변량 자료 : 〃 두 개 이상의 변수가 관측된 경우

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양적변수와 질적변수

(1) 양적변수(quantitative variables) => 연속형 변수

관심의 대상이 되는 특성을 수치로 나타낼 수 있는 변수

① 연속변수(continuous variables)

어떤 구간 내에서 취할 수 있는 값이 무한히 많은 변수, 소수점 이하표현 ex) 신장, 체중, 거리, 수질오염도, chol 수치, 시력

→

측정도구의 정밀성이 측정값의 정확성에 크게 영향을 준다.

② 이산변수(Discrete variables)

어떤 구간 내에서 취할 수 있는 값이 한정되어 있는 변수, 정수로 측정 ex) 가구당 자녀 수, 입원 환자 수, 학생 수

(2) 질적변수(qualitative variables) => 범주형 변수

특성을 수치로 표현하기 보다는 범주(category)로 구분 수량화 할 수 없는 것

ex) 성별(남, 여), 직업, 학력, 종교, 경제상태(상, 중, 하)

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독립변수와 종속변수

두 변수 (X, Y)가 있을 때 한 변수(X)가 다른 변수(Y) 에 시간적으로나 논리적으로 선행하면서 그 변수(X) 의 변화가 다른 변수(Y)의 변화에 영향을 미친다

영향을 미치는 변수 : 독립변수

영향을 받는 변수 : 종속변수

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측정도구

기구: 혈압계, 체중계, 체온계 등 사람: 문진, 시진, 촉진

혼합: X-ray판독

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측정척도(Scale of Measurement)

1) 명목척도 (Normal scale)

· 가장 낮은 수준의 척도

· 특정대상의 특성을 명칭으로 구별하는 척도 · 가감승제의 수학적 연산기능을 수행하지 못함 · 같다, 다르다 관계만 성립

ex) 남 : 1, 녀 : 2 일 경우 1과 2는 양적 의미가 없음 → 가장 많이 혼동 하는 부분

2) 서열척도 (Ordinal scale) = 순위척도

· 명목척도의 속성에 서열적인 의미가 부여됨 · 크고 작은 순서, 많고 적은 순서의 관계 성립 · 수학적 계산 불가능

ex) 소득수준 : 상, 중, 하

학력 : 초, 중, 고졸

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측정척도(Scale of Measurement)

3) 간격척도(Intenal scale) = 등간척도

측정대상의 속성에 따라 순서를 정할 수 있을 뿐만 아니라

등급 간의 간격이 같은 변수 · ‘0’의 개념이 없다 · 가감만 가능 ex) 온도, IQ, 시력 등

4) 비척도(Ratio scale) =비율척도

· 측정 수준이 가장 높은 수준의 척도

· 측정값의 순위와 간격, 절대적인 크기를 알 수 있다.

· ‘0’의 개념을 포함함으로 가감승제가 가능하다 ex) 체온, 몸무게, 신장 등

*** 비척도는 명목척도나 서열척도로 변환 가능 명목척도는 서열척도나 비척도로 전환 불가능 ex) 고혈압 수치 : 비척도

120-80을 기준으로 150-100이상 → 고혈압 이하 → 정상

⇒ 명목척도로 변환했을 경우

120-80이하(정상), 120-80~150-100(고혈압 위험군), 150-100이상(고혈압)

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• Central tendency - mean, median, mode

• Dispersion - variance, S.D., C.V., range,

quartile, percentile, etc.

자료의 요약

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평균과 중앙값의 위치

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변동계수

• 변동계수 (Coefficient of Variation : CV)

- 동일한 변수를 다룬 여러 연구들 간의 표준편차를 비교 하기에 유용한 통계치

- 표준편차를 평균값의 백분율로 표시한 것

- CV = 100 (SD/ ) or 100(SD/m)

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범위 (Range)

• 변위성을 측정하는 간단한 측정값으로 분포의 최대값과 최소값 사이의 차이

• 범위는 분포 내에 있는 단지 두 값에 의해 결정되 기 때문에 불안정적이고, 표본의 크기가 커지면 함께 증가하는 경향이 있다.

• 범위는 극단치에 민감하다.

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백분위수 (Percentile)

• 한 분포에서 정해진 특정 기준 안에 포함되는 점수 값

• 문자 P로 표시되며 특정 점수 값 아래 백분율을 의미하는 아 래첨자와 함께 기호화 된다.

• P ₆₀ 은 60백분위수를 말하며 전체 값의 60% 이하에 위치하는 값을 가르친다.

• “P ₄₀ =55”라는 것은 분포의 값의 40%가 55점 이하라는 것을 의미한다.

• 25백분위수는 제1사분위수 (first quartile)를 말하는 것이고, 50백분위수는 제2사분위수 (second quartile) 또는 중앙값 (median)을, 그리고 75백분위수는 제3사분위수 (third quartile)를 말하는 것이다.

• 사분위수는 단지 한 점을 의미하므로, 점수는 일사분위수 내

에 놓이는 것을 말하지 않는다.

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1. 자료의 정리 및 이해