PowerPoint 프레젠테이션

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정현 배
5 years ago
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1 통계분석에대한이용안내자료 ㅣ수업활용 과학적탐구학습및토론식수업지원 ㅣ설문조사 쉽고간편한설문조사대규모조사가능 ㅣ통계분석 SPSS 없이분석가능통계분석컨설팅 ㅣ교육지원 유레카이용교육지원연구방법론교육지원

2 IPP 형일 학습병행제개선을위한인식조사 Contents 1. IPP 프로그램참여학생대상 2. IPP 프로그램참여기업인사담당자대상 3. IPP 프로그램참여기업멘토대상 통계분석이용방법 2

변수형태에따른통계분석기법 독립변수 ( 영향을주는변수 ) 종속변수 ( 영향을받는변수 ) -

양적변수 ( 연속형자료 ) 질적변수 양적변수 ㅣ로지스틱회귀분석 ㅣ대응표본 t- 검정

3 변수형태에따른통계분석기법 독립변수 ( 영향을주는변수 ) 종속변수 ( 영향을받는변수 ) - ㅣ빈도분석 통계분석기법 성별분포, 학년분포등 질적변수 ( 범주형자료 ) 질적변수 양적변수 ㅣ교차분석 ㅣ독립표본 t- 검정 ㅣ분산분석 학년별성별분포 ( 독립변수가 2 집단 : 성별 ) ( 독립변수가 3 집단이상 : 학년 ) - ㅣ기술통계 국어점수평균, 표준편차등 양적변수 ( 연속형자료 ) 질적변수 양적변수 ㅣ로지스틱회귀분석 ㅣ대응표본 t- 검정 ㅣ상관분석 ( 변수간인과관계없음 ) ㅣ회귀분석 ( 변수간인과관계있음 ) 사전 - 사후, 수업효과성분석

4 설문지구성예시 2018 학년도국어교과시범학교운영관련설문조사 ( 학생용 ) 1. 여러분은자신의학력수준이어느정도라고생각하십니까? 1 매우낮다 2 낮다 3 보통이다 4 높다 5 매우높다 2. 여러분은국어교과공부하는것을좋아합니까? 1매우싫어한다 2싫어한다 3보통이다 4좋아한다 5매우좋아한다 3. 여러분은국어교과학습전략활용수업에대해얼마나만족하십니까? 1 매우불만족한다 2 불만족한다 3 보통이다 4 만족한다 5 매우만족한다 4. 여러분은자신의국어과목 4가지세부영역수준이어느정도라고생각합니까? No. 설문내용 전혀잘하지못한다 (1) 잘하지못한다 (2) 보통이다 (3) 잘한다 (4) 매우잘한다 (5) 4-1 말하기 4-2 듣기 4-3 읽기 4-4 쓰기 5. 여러분의성별은무엇입니까? 1남성 2여성 6. 재학학년은어떻게되십니까? 1 3학년 2 4학년 3 5학년 4 6학년

5 분석자료만들기 ( 일반분석용 ) 준비 오프라인으로조사가완료된설문지와엑셀새파일준비합니다. 오프라인설문지 엑셀새파일 오프라인에서받으신각설문지마다첫페이지상단에 1 부터시작하는설문지번호를기재하시면설문입력과관리가편해집니다. 설문지에 ID 를부여하는작업입니다.

6 분석자료만들기 ( 일반분석용 ) 입력 첫번째행에는설문지순서대로변수이름, 두번째행부터는각변수의응답내용입력 내용입력방향 첫행에변수이름, 첫열에설문지 ID 입력 설문지와대조하여각 ID 에따른응답내용입력

7 분석자료만들기 ( 일반분석용 ) 자료정제및저장 응답하지않은문항 ( 빈셀 ) 은 999 등으로채우고, 수식없는깨끗한파일만들어저장 정제된자료 정제가필요한자료 값이없는셀 ( 빈셀 ) 평균, 합계등을포함한각종수식 ( 함수 )

8 분석자료만들기 ( 사전 - 사후분석용 ) 준비 사전조사파일과사후조사파일준비 사전조사파일 사후조사파일 보다정확한사전 - 사후분석 ( 수업효과성분석 ) 을위해다음의요건을기억해주세요! 사전, 사후조사는 1 동일한대상! 2 동일한사례수! 3 동일한문항!

9 분석자료만들기 ( 사전 - 사후분석용 ) 변수확인 사전 - 사후분석에사용할변수를확인합니다 ( 사전, 사후에모두조사한동일문항 ) 사전조사파일 사후조사파일 사전 - 사후분석 ( 수업효과성분석 ) 은양적변수 ( 연속형변수 ) 만가능합니다예 : 5 점척도변수 ( 1: 전혀만족하지못한다 ~ 5 : 매우만족한다 ), 시험점수등평균값을산출할수있는변수

10 분석자료만들기 ( 사전 - 사후분석용 ) 파일합치기 엑셀새파일에해당변수를복사하여사전 - 사후통합자료생성완료 엑셀새파일 사전 - 사후통합자료생성 복사 & 붙여넣기

11 분석자료만들기 ( 사전 - 사후분석용 ) 자료정제및저장 응답하지않은문항 ( 빈셀 ) 은 999 등으로채우고, 수식없는깨끗한파일만들어저장 정제된자료 정제가필요한자료 값이없는셀 ( 빈셀 ) 평균, 합계등을포함한각종수식 ( 함수 )

12 온라인통계분석접근방법 1 ) 설문조사 - 통계분석하기 유레카에서생성한설문조사에서바로통계분석가능 해당설문조사의설문조사관리에서 통계분석하기 클릭

13 온라인통계분석접근방법 2 ) 통계분석 - 내자료분석하기 [ 통계분석 ]-[ 내자료분석하기 ] 에서찾아보기창클릭후엑셀파일선택 분석하기

14 빈도분석범주형변수의분포와특성을확인할수있는분석 성별분포 학년분포

15 빈도분석범주형변수의분포와특성을확인할수있는분석 1 변수리스트에서질적변수 ( 범주형변수 ) 선택 2 그래프종류선택후분석클릭

16 빈도분석범주형변수의분포와특성을확인할수있는분석 결과목록 : 클릭시해당분석내용확인가능 ( 히스토리기능 ) 성별, 학년에대한빈도분석결과확인및엑셀파일다운가능

17 빈도분석 < 표 1> 빈도분석표작성예시 변수 사례수 ( 명 ) 비율 (%) 전체 성별남성 여성 학년 3학년 학년 학년 학년 전체응답학생의성별, 학년분포를확인하기위해빈도분석을실시하였다. 분석결과, 성별은남학생과여학생이각각 50% 의분포를보이는것으로나타났다. 학년의경우 4 학년과 5 학년이각 26.7% 이며, 3 학년과 6 학년이각 23.3% 임을확인할수있다.

18 기술통계연속형변수의특징을확인할수있는분석 ( 평균, 표준편차등 ) 시험점수 수업만족도 키, 몸무게

19 기술통계연속형변수의특징을확인할수있는분석 ( 평균, 표준편차등 ) 1 변수리스트에서양적변수 ( 연속형변수 ) 선택 분석

20 기술통계연속형변수의특징을확인할수있는분석 ( 평균, 표준편차등 ) 선택한연속형변수에대한기술통계결과확인및엑셀다운가능

21 기술통계 < 표 2> 기술통계표 (n=30) 변수 평균 표준편차 학력수준 국어선호정도 수업만족도 학생들에게자신의학력수준을묻는질문에대한평균은 4.0점 ( 표준편차 0.95) 으로응답자들이대체로자신을평균이상으로생각하는것으로확인되었다. 국어과목을선호하는정도를묻는질문에는평균 3.7점 ( 표준편차 1.06), 국어수업만족도를묻는질문에는평균 3.8점 ( 표준편차 0.85) 으로나머지두변수또한평균이상임을확인할수있었다.

22 교차분석범주형변수에따른범주형변수의비율차이를확인할수있는분석 1 학년 2 학년 3 학년

23 교차분석범주형변수에따른범주형변수의비율차이를확인할수있는분석 1 변수리스트에서질적변수 ( 범주형변수 ) 선택 ( 비율차이를확인하려는변수 ) 2 변수리스트에서질적변수 ( 범주형변수 ) 선택 ( 기준이되는변수 ) 분석

24 교차분석범주형변수에따른범주형변수의비율차이를확인할수있는분석

25 교차분석 < 표 3> 성별에따른학년분포 성별 학년 3학년 4학년 5학년 6학년 남학생 4(26.7) 4(26.7) 4(26.7) 3(20.0) 여학생 3(20.0) 4(26.7) 4(26.7) 4(26.7) 전체 7(23.3) 8(26.7) 8(26.7) 7(23.3) 성별에따른학년분포를확인하기위해교차분석을실시하였다. 분석결과, 남학생은 3, 4, 5학년이각각 26.7%(4명 ) 으로가장높은분포를보였고, 다음으로 6학년 (20.0%, 3명 ) 의순이었다. 여학생의경우 4, 5, 6학년이각각 26.7%(4명 ) 으로가장높은분포를보였으며, 3학년은 20.0%(3명 ) 으로확인되었다.

26 독립표본 t- 검정두집단간의평균차이를확인할수있는분석 수업만족도차이 학력수준차이 수학점수의차이

27 독립표본 t- 검정두집단간의평균차이를확인할수있는분석 1 변수리스트에서차이를확인하고싶은변수선택 2 변수리스트에서두집단을지닌변수선택 ( 예 : 성별 - 남 / 여 ) 다음

28 독립표본 t- 검정두집단간의평균차이를확인할수있는분석 0.045<0.05 이므로 등분산이가정되지않음 사용 분산의동질성검정에서 P 값이 0.05 보다크면아래표의 등분산이가정됨 사용 0.05 보다작으면 등분산이가정되지않음 사용

29 독립표본 t- 검정 < 표 4> 성별에따른본인의학력수준평가차이 평균표준편차 t p 남학생 여학생 성별에따른본인의학력수준평가차이를확인하기위해독립표본 t- 검정을실시하였다. 분석결과, 남학생의평균은 3.6 점, 여학생의평균은 4.4 점으로여학생이남학생에비해약 0.8 점높게평가한것으로나타났다. 또한이러한차이는통계적으로유의미한것이확인되었다 (t=-2.518, p=0.019). 즉, 성별에따라본인의학력수준평가점수는차이가있으며, 남학생보다여학생이본인의학력수준을높게평가한다고할수있다. t 값과 P-value 1) P-value < 0.05 : t 값이유의함 ( 통계적으로의미가있음 ) 2) P-value > 0.05 : t 값이유의하지않음 ( 통계적으로의미가없음 )

30 대응표본 t- 검정사전점수와사후점수의평균차이를확인할수있는분석 수업전조사 ( 사전조사 ) 수업진행 수업후조사 ( 사후조사 ) 1. 시간차이를두고사전, 사후조사실시 ( 예 : 학기초 - 학기말, 학년초 - 학년말 ) 2. 동일한대상, 동일한인원으로사전, 사후조사실시 ( 예 : 5 학년 3 반 30 명 ) 3. 동일한문항을사용하여사전, 사후조사실시

31 대응표본 t- 검정사전점수와사후점수의평균차이를확인할수있는분석 사전자료 사전 - 사후통합자료 사후자료 1 사전및사후자료에서대응표본 t- 검정용문항파악 2 사전 - 사후통합자료만들기 ( 엑셀파일 ) 3 내자료분석하기를통해엑셀파일업로드후분석

32 대응표본 t- 검정사전점수와사후점수의평균차이를확인할수있는분석 사전, 사후문항을선택변수로이동 분석 대응표본 t- 검정은사전, 사후문항 2 개씩짝을지어분석합니다! 사전, 사후문항이총 3 쌍이라면, 1 쌍씩 3 번분석을진행하셔야합니다 ^^

33 대응표본 t- 검정사전점수와사후점수의평균차이를확인할수있는분석 t 값과 P-value 1) P-value < 0.05 : t 값이유의함 ( 통계적으로의미가있음 ) 2) P-value > 0.05 : t 값이유의하지않음 ( 통계적으로의미가없음 ) 대응차이의평균값 = 사전조사 사후조사 양의값 (+) 사전조사 > 사후조사 음의값 ( ) 사전조사 < 사후조사

34 대응표본 t- 검정 < 표 5> 나는국어공부하는것이즐겁다 에대한사전 - 사후검정 (n=30) 평균표준편차 t p 나는국어공부하는 것이즐겁다 사전 사후 나는국어공부하는것이즐겁다 는문항에대한학생들의사전, 사후응답차이를분석하기위해대응표본 t- 검정을실시하였다. 분석결과, 사전조사에서는평균 3.13점이었으나사후에서는 3.90점으로약 0.77점향상된것이통계적으로확인되었다 (t=-3.604, p=0.001). 따라서 나는국어공부하는것이즐겁다 는문항에대한학생들의응답점수가사전보다사후에서유의미하게증가하였다고할수있다. 즉, 국어특성화수업은학생들의국어과목에대한흥미를증진시키는데에효과적으로기여하였음을알수있다.

35 분산분석세집단이상의평균차이를확인할수있는분석 1 학년 수업만족도차이 2 학년 3 학년 수학점수차이

36 분산분석세집단이상의평균차이를확인할수있는분석 1 변수리스트에서평균차이를보고자하는양적변수 ( 연속형변수 ) 선택 2 변수리스트에서집단이 3 개이상인질적변수 ( 범주형변수 ) 선택 분석 - 분산분석에서사용되는그룹변수는집단이 3 개이상이어야해요! 예 : 학년 (1/2/3 학년 ), 선호과목 ( 국어 / 수학 / 영어 / 사회 / 과학 ) 등 - 두집단간평균차이는 독립표본 t- 검정 을통해확인할수있어요

37 분산분석세집단이상의평균차이를확인할수있는분석 P>0.05 이면분산이동질한것으로확인 F 값과 P-value 1) P-value < 0.05 : F 값이유의함 ( 통계적으로의미가있음 ) 2) P-value > 0.05 : F 값이유의하지않음 ( 통계적으로의미가없음 )

38 분산분석 < 표 6> 분산분석표 (n=30) 사례수평균표준편차 F p 3 학년 학년 학년 학년 학년에따른수업만족도의차이를알아보기위해분산분석을실시하였다. 분석결과, 5 학년평균이 4.25점으로가장높았으며, 4학년 (3.75점), 3학년 (3.71점), 6학년 (3.43점) 의순으로나타났다. 그러나이러한학년별평균차이는통계적으로유의하지않은것으로확인되었다 (F=1.269, p=0.306). 즉, 수업만족도는학년에관계없이동일한수준이라고할수있다.

39 상관분석변수간관계성의방향과강도를파악할수있는분석 국어수업만족도?? 국어시험점수

40 상관분석변수간관계성의방향과강도를파악할수있는분석 1 변수리스트에서상관관계를보고싶은양적변수 ( 연속형변수 ) 를 2 개이상선택 분석 상관분석은양적변수 ( 연속형변수 ) 만가능합니다예 : 5 점척도변수 ( 1: 전혀만족하지못한다 ~ 5 : 매우만족한다 ), 시험점수등평균값을산출할수있는변수

41 상관분석변수간관계성의방향과강도를파악할수있는분석 상관계수 (r) 와상관성정도 ± 0.9 이상 : 매우높은상관관계 ± 0.7~0.9 미만 : 높은상관관계 ± 0.4~0.7 미만 : 다소높은상관관계 ± 0.2~0.4 미만 : 낮은상관관계 ± 0.2 미만 : 상관관계가거의없음 상관분석을통해산출된상관계수 (r) 상관계수의유의확률 (p) ( 상관계수가통계적으로유의한지, 그렇지않은지판단 )

42 상관분석 < 표 7> 상관분석표 (n=30) 학력수준 국어선호정도 국어수업만족도 학력수준 1 국어선호정도 0.656*** 1 국어수업만족도 0.645*** 0.394* 1 * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 학력수준, 국어선호정도, 국어수업만족도간상관관계를확인하기위해상관분석을실시하였다. 학생본인이인식하는자신의학력수준과국어교과공부선호도는다소높은수준의양의상관관계를지니는것으로확인되었다 (r=0.656, p<0.001). 학생본인이인식하는자신의학력수준과국어수업만족도역시다소높은수준의양의상관관계를지니고있음을알수있다 (r=0.645, p<0.001). 한편, 학생의국어교과공부선호도와국어수업만족도사이에는낮은수준의양의상관관계를지니는것으로나타났다 (r=0.394, p<0.05).

43 데이터변환 변환전 ( 학력수준 ) 변환후 ( 학력수준변환 ) 매우낮음 (1) 낮음 (2) 낮음 (1) 보통 (3) 보통 (2) 높음 (4) 매우높음 (5) 높음 (3) 1 가공대상변수 : 변환하려는변수를선택 2 신규변수명 : 변환한뒤생성될신규변수의이름기재 다음

44 데이터변환 변환전 ( 학력수준 ) 변환후 ( 학력수준변환 ) 매우낮음 (1) 낮음 (2) 낮음 (1) 보통 (3) 보통 (2) 높음 (4) 매우높음 (5) 높음 (3) 1 2 학력수준데이터값범주변환방법 1 변수의기존값의범위 (range) 를입력하고 2 새변수의값 (value) 과이에대한이름 (lable) 을붙여준뒤 3 추가를클릭하여다음범위에대한값을설정한다.

45 데이터변환 변환전의값이변환후 ( 새변수 ) 의값에전부포함되는지확인 Process 클릭 변환전의값중, 새변수의값에포함되지않는값이있을경우변환오류가날수있으니포함여부를꼼꼼히확인해주세요. 5 점척도를변환하는경우, 1 에서 5 까지모두포함되었는지확인해주세요!

46 데이터변환 데이터변환을마친뒤, 새롭게생성된변수 ( 학력수준변환 ) 에대해빈도분석을실시하여올바르게변환이되었는지확인!

47 결측값지정 1 결측값을지정하고자하는변수선택 2 결측값지정 ( 선택한값이결측값으로지정됨 ) 선택

자료의 이해 및 분석

자료의 이해 및 분석 어떤실험이나치료의효과를측정할때독립이아닌표본으로부터관찰치를얻었을때처리하는방법 - 동일한개체에어떤처리를하기전과후의자료를얻을때 - 가능한동일한특성을갖는두개의개체에서로다른처리를하여그처리의효과를비교하는방법 (matching) 1 예제 : 혈청 cholesterol 치를줄이기위해서 12 명을대상으로운동과함께식이요법의효과를 측정하기위한실험실시 2 식이요법 - 운동실험전과후의