임종만의 참세상

부당권력이 또 부조리가 판을 쳐도 참세상을 꿈꾸는 사람들이 있기에 살만한 세상이다

통계 유형

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▣ 사회복지/report, 논문

2007. 5. 10.

1. 단변량 통계와 다변량 통계


 대부분 가설검증에 사용되는 통계는 변량(variance)이라는 개념을 적용하기 때문에 단변량통계(univariate statistics)와 다변량통계(multivariate statistics)로 구분되어진다. 단변량통계는 단일한 변량을 다룬다는 의미이고 다변량통계는 둘 이상의 변량을 다룬다는 의미이다. 변량의 개념에 대해서는 제3장에서 자세히 다룰 것이고, 여기서는 점수들의 변산을 의미하는 것으로 변량에 차이가 있다는 것은 집단간에 차이가 있다는 정도로 이해해도 된다.
 단변량통계는 흔히 사용되는 t검증이나 변량분석(analysis of variance: ANOVA), 상관관계분석 등 가장 자주 사용되는 통계기법으로 하나의 변량을 다루는 방법들이다. 예를 들어, 두 가지의 학습방법(강의식/토의식)에 따라 학업성적에 차이가 있는지를 알고자 할 때 학업'성적'이라는 종속변수의 단일한 변량을 분석하기 때문에 단변량통계라 한다(구체적 방법은 t검증). 따라서 단변량통계는 종속변수가 '한 개'일 때 적용되는 통계방법이다.
 그렇다면, 종속변수가 두 개 이상일 때 적용되는 방법이 다변량통계일 것이다. 다변량통계는 매우 복잡한 방법임에 틀림없다. 주로 종속변수가 '두 개 이상'일 때 적용되는 방법으로 여러 개의 변량을 '동시에' 계산하므로 선형조합(linear combination) 혹은 평균벡터(mean vector)라는 복잡한 수리적 모형을 사용한다. 예를 들어, 위의 예에서 학업성적뿐만 아니라 성취동기라는 변수를 종속변수으로 하여 동시에 분석하고자 한다면 다변량통계가 적용된다(구체적인 방법은 MANOVA).

 

(3) 통계방법의 선택모형

 

1) 분석방법 선택의 고려사항
 통계방법은 매우 다양하지만 몇 가지의 원칙만 기억하고 있으며 쉽게 자신이 원하는 통계방법을 적용할 수 있다. 사실 통계를 공부하는 사람들이 가장 어려워하는 것은 어떤 상황에서 어떤 통계방법을 적용할 것인가에 대한 고민이다. 대학에서 몇 학기에 걸쳐 통계와 관련된 과목을 공부하지만 실제 자신의 연구문제에 적합한 통계방법을 결정하지 못한다. 그러한 문제는 통계를 공부하는 방법에도 문제가 있지만, 앞서 언급했듯이 전반적인 방법론의 범주에서 통계를 익히지 못했기 때문이다.
 여기서 쉽게 자신이 원하는 적절한 분석방법을 선택할 수 있는 전략을 제공하고자 한다. 각 분석방법에 대한 세부적인 절차는 추후 살펴보기로 하고, 우선 몇 가지의 고려사항에 따라 어떻게 분석방법이 적용되는지를 파악하는 것이 중요하다. 분석방법을 선택할 고려해야할 사항은 다음과 같다.

<표 1.1> 분석방법 선택의 고려사항과 적용


2) 단변량 통계방법의 선택모형
 다음의 그림 1.2는 위의 고려사항에 따라 선택될 수 있는 단변량 통계방법을 소개한 것이다.

 

<그림 1.2> 단변량 통계방법의 선택모형

 

3) 다변량 통계방법의 선택모형
 그림 1.3는 다변량 통계방법을 선택하는 모형을 나타낸 것이다.

<그림 1.3> 다변량 통계방법의 선택모형

 

3) 연구문제와 통계 분석기법

먼저 <표 1>과 같이 학교 교육현장에서 흔히 수행될 수 있는 연구 문제의 몇 가지 예를 상정하고 각 연구 문제의 가설을 검증하기 위해서 요구되는 통계적 분석기법을 제시하여 보았다.
 예컨대, 연구 문제⑴에서 성별은 남·여의 두 수준으로 나누어지며 이들 두 집단의 자아개념 평균에서 유의미한 차이가 있는지를 알아보려면 t-test를 수행해야 한다. 또한 연구 문제⑵에서 교수법은 발견학습, 토론학습 및 협동학습의 세 수준으로 나누어지며, 이 경우 세 집단의 학업성취도 평균에서 유의미한 차이가 있는지를 알아보려면 one-way ANOVA를 수행해야 한다. 나머지 통계적 분석기법에 대한 설명은 관련 자료를 참고하기 바란다.