이번에는 실제로 SPSS라는 통계프로그램에도 사용되고,
논문을 읽을 때도 간단하게 알면 좋은?
본격적인 통계에 대해 정리해보려고 한다! 생각보다 어렵고
또 처음에 틀을 잘 잡아야 하는데 통계분석 종류가 너어어어어어무 많아서
어디까지가 알면 좋은 내용일지.. 어떻게 분류할지 엄청 고민했다 ㅎㅎ..

PART. 2 통계 분류
1. 통계 분석 방법 분류 기초
1) 정규분포

# 정규분포는 제품 무게, 사람의 키 등 여러 자연적인 현상을 설명하고자 할 때 잘 적합 되기에 널리 사용되고 있다. 왜냐면 일반적으로 자연상태에서 데이터를 수집하면 그림과 같이 데이터는 중앙이 되는 값(평균)에 몰리고 중앙에서 멀어질수록 그 수가 줄어드는 분포를 띠기 때문이다.
# 정규분포는 국어사전에서 다음과 같이 정의됩니다.

2) 모수와 비모수 통계
# 정규분포를 대표하는 값은 평균과 분산이다. 그리고 이 평균과 분산을 통계에서는 모수(parameter)라고 부른다.
# 모수 통계: 모집단의 특성이 중심 극한 정리를 통해서 정규분포의 형태를 이루고 있다고 가정한 채 표본 자료로부터 모집단 특성들을 추정해 내는 것
# 비모수 통계: 모집단 특성 자체가 어떠한 분포를 가정하지 않은 상태로 하여 모집단 특성을 추정케 되는 통계
Ø 소규모, 소수의 표본을 가지고 하는 통계이므로 많이 쓰이지는 않지만, 의학분야, 실험데이터를 사용하는 경우 10~15명을 가지고 데이터를 분석하는 경우가 있어 이런 경우 사용됨
3) 통계분석 방법
① 집단간 비교 검증: 집단간 차이를 비교
빈도분석 | 평균분석 | 변량분석 |
- 측정하여 얻은 데이터가 사람 수, 횟수 등의 빈도인 경우에 사용 -> 집단 간 빈도 차를 비교 - 둘 이상의 집단 간에 특정 변수의 비율에 차이가 있는지 검증 - 빈도표를 작성 |
- 비교 해야 할 집단이 두 개만 존재할 때 -> 두 개 집단의 평균 등을 비교 - Z-test와 T-test가 있음 Ø Z-test는 모집단의 분산을 미리 알고 있는 경우나 표본의 크기가 30개 이상일 때 사용하는 방법, 분산을 알 수 있는 경우가 극히 적기 때문에 주로 T- test를 사용 Ø t 검정(t-test): 독립변수가 명목척도, 종속변수가 등간, 비율로 구성되어 있을 때 사용하는 분석방법 |
- 3개 이상 집단을 비교할 때 - 분산분석(ANOVA): t 검정과 척도는 같지만, 3개 이상의 표본의 평균차이 비교를 분석(F검증), 한 번에 하나의 종속변수만 평가 - 다변량 분산분석(MANOVA): 여러 종속변수를 동시에 검정 |
② 변수 간 관련성 검증: 독립변수와 종속변수 간에 관련성이 있는지
교차분석(Cross-tabulation Analysis) | 상관분석(Correlation Analysis) | 회귀분석(Regression Analysis) |
- 두개 이상의 변수에 대한 빈도의 집계표를 나타내는 분석방법 - 두개 이상의 행과 열을 갖는 교차분석표(crosstabs table)을 작성 - χ2(카이제곱검정, Chi square test, 교차분석): 두 변수간의 독립성 여부를 판정, 일어난 사건이 '통계적으로' 일어날 만한 차이인지, 희귀한 경우인지를 통계적으로 파악 |
- 변수들 간 상관성 유무(두 변수간 관계성이 얼마나 큰가를 분석할)만 확인하고, 인과관계는 분석x - 상관계수(r)를 구하는 것이 핵심(상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 절대값이 1에 가까울 수록 두 변수는 큰 관계성을 가짐) - 등간, 비율척도는 피어슨(Pearson)의 상관분석/명목척도는 교차분석/서열척도는 스피어만(Spearman) 서열상관분석 |
- 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는지 분석할 때 사용(인과관계를 파악하기 위한 분석방법) - 독립변수와 종속변수의 관계를 함수식으로 설명 - 결정계수(r2)를 구하는 것이 핵심(결정계수: 독립변수와 종속변수로 구한 상관계수에 제곱한 값) - 등간, 비율척도로 구성된 변수들에 대해(독립변인이 종속변인에 미치는 영향) - 독립변수와 종속변수에 따라 단순회귀분석, 다중회귀분석, 조절회귀분석, 매개회귀분석, 로지스틱 회귀분석이 있다. |
③ 기타
요인분석(Factor Analysis) | 구조방정식모형(Structure Equation Modeling) | 신뢰도분석(Reliability Analysis) |
- 여러 개의 설문 문항들을 관련이 높은 것끼리 묶어서 몇 개의 요인으로 나타내는 분석방법 | - 여러 변수들 간의 인과관계를 하나의 모형을 통해 검증하는 분석방법 | - 등간 ,비율척도로 구성된 변수에 사용하며, 설문지 통계에서 요인분석을 실시한 후 설문문항의 내적일관성, 동질성, 신뢰도를 측정하기 위해 사용하는 분석방법 |

# 사진을 보시면 아시겠지만.. 정말 많은 통계 방법이 있어서 사진으로 나타내는 방법도 다양하고 사진으로 봐도 매우 복잡하더라구요, 그래서 기본적인 내용만 담기도록 표를 구성해보았습니다.

대학교때 배운 내용을 바탕으로 검색하면서 만든 것이라 부족한 부분이 많이있을 수 있습니다.
피드백 언제나 감사해요 :)
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이번에는 실제로 SPSS라는 통계프로그램에도 사용되고,
논문을 읽을 때도 간단하게 알면 좋은?
본격적인 통계에 대해 정리해보려고 한다! 생각보다 어렵고
또 처음에 틀을 잘 잡아야 하는데 통계분석 종류가 너어어어어어무 많아서
어디까지가 알면 좋은 내용일지.. 어떻게 분류할지 엄청 고민했다 ㅎㅎ..

PART. 2 통계 분류
1. 통계 분석 방법 분류 기초
1) 정규분포

# 정규분포는 제품 무게, 사람의 키 등 여러 자연적인 현상을 설명하고자 할 때 잘 적합 되기에 널리 사용되고 있다. 왜냐면 일반적으로 자연상태에서 데이터를 수집하면 그림과 같이 데이터는 중앙이 되는 값(평균)에 몰리고 중앙에서 멀어질수록 그 수가 줄어드는 분포를 띠기 때문이다.
# 정규분포는 국어사전에서 다음과 같이 정의됩니다.

2) 모수와 비모수 통계
# 정규분포를 대표하는 값은 평균과 분산이다. 그리고 이 평균과 분산을 통계에서는 모수(parameter)라고 부른다.
# 모수 통계: 모집단의 특성이 중심 극한 정리를 통해서 정규분포의 형태를 이루고 있다고 가정한 채 표본 자료로부터 모집단 특성들을 추정해 내는 것
# 비모수 통계: 모집단 특성 자체가 어떠한 분포를 가정하지 않은 상태로 하여 모집단 특성을 추정케 되는 통계
Ø 소규모, 소수의 표본을 가지고 하는 통계이므로 많이 쓰이지는 않지만, 의학분야, 실험데이터를 사용하는 경우 10~15명을 가지고 데이터를 분석하는 경우가 있어 이런 경우 사용됨
3) 통계분석 방법
① 집단간 비교 검증: 집단간 차이를 비교
빈도분석 | 평균분석 | 변량분석 |
- 측정하여 얻은 데이터가 사람 수, 횟수 등의 빈도인 경우에 사용 -> 집단 간 빈도 차를 비교 - 둘 이상의 집단 간에 특정 변수의 비율에 차이가 있는지 검증 - 빈도표를 작성 |
- 비교 해야 할 집단이 두 개만 존재할 때 -> 두 개 집단의 평균 등을 비교 - Z-test와 T-test가 있음 Ø Z-test는 모집단의 분산을 미리 알고 있는 경우나 표본의 크기가 30개 이상일 때 사용하는 방법, 분산을 알 수 있는 경우가 극히 적기 때문에 주로 T- test를 사용 Ø t 검정(t-test): 독립변수가 명목척도, 종속변수가 등간, 비율로 구성되어 있을 때 사용하는 분석방법 |
- 3개 이상 집단을 비교할 때 - 분산분석(ANOVA): t 검정과 척도는 같지만, 3개 이상의 표본의 평균차이 비교를 분석(F검증), 한 번에 하나의 종속변수만 평가 - 다변량 분산분석(MANOVA): 여러 종속변수를 동시에 검정 |
② 변수 간 관련성 검증: 독립변수와 종속변수 간에 관련성이 있는지
교차분석(Cross-tabulation Analysis) | 상관분석(Correlation Analysis) | 회귀분석(Regression Analysis) |
- 두개 이상의 변수에 대한 빈도의 집계표를 나타내는 분석방법 - 두개 이상의 행과 열을 갖는 교차분석표(crosstabs table)을 작성 - χ2(카이제곱검정, Chi square test, 교차분석): 두 변수간의 독립성 여부를 판정, 일어난 사건이 '통계적으로' 일어날 만한 차이인지, 희귀한 경우인지를 통계적으로 파악 |
- 변수들 간 상관성 유무(두 변수간 관계성이 얼마나 큰가를 분석할)만 확인하고, 인과관계는 분석x - 상관계수(r)를 구하는 것이 핵심(상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 절대값이 1에 가까울 수록 두 변수는 큰 관계성을 가짐) - 등간, 비율척도는 피어슨(Pearson)의 상관분석/명목척도는 교차분석/서열척도는 스피어만(Spearman) 서열상관분석 |
- 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는지 분석할 때 사용(인과관계를 파악하기 위한 분석방법) - 독립변수와 종속변수의 관계를 함수식으로 설명 - 결정계수(r2)를 구하는 것이 핵심(결정계수: 독립변수와 종속변수로 구한 상관계수에 제곱한 값) - 등간, 비율척도로 구성된 변수들에 대해(독립변인이 종속변인에 미치는 영향) - 독립변수와 종속변수에 따라 단순회귀분석, 다중회귀분석, 조절회귀분석, 매개회귀분석, 로지스틱 회귀분석이 있다. |
③ 기타
요인분석(Factor Analysis) | 구조방정식모형(Structure Equation Modeling) | 신뢰도분석(Reliability Analysis) |
- 여러 개의 설문 문항들을 관련이 높은 것끼리 묶어서 몇 개의 요인으로 나타내는 분석방법 | - 여러 변수들 간의 인과관계를 하나의 모형을 통해 검증하는 분석방법 | - 등간 ,비율척도로 구성된 변수에 사용하며, 설문지 통계에서 요인분석을 실시한 후 설문문항의 내적일관성, 동질성, 신뢰도를 측정하기 위해 사용하는 분석방법 |

# 사진을 보시면 아시겠지만.. 정말 많은 통계 방법이 있어서 사진으로 나타내는 방법도 다양하고 사진으로 봐도 매우 복잡하더라구요, 그래서 기본적인 내용만 담기도록 표를 구성해보았습니다.

대학교때 배운 내용을 바탕으로 검색하면서 만든 것이라 부족한 부분이 많이있을 수 있습니다.
피드백 언제나 감사해요 :)
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