비교적기초통계분석방법으로분류될수있습니다. 그러나집단간평균차검증에대한분석방법인분산분석에대한이해는다양한변수들간의관계를분석하는구조방정식 (SEM: Structural Equation Modeling), 회귀분석을기본으로하는다층모형 (HLM: Hierarchical Linea

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1 2018 년동계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 2월 20일 ( 화 ) 기초통계분석 강좌는통계학을전혀모르거나통계이론과통계분석을기초부터학습하고자하는연구자에게적합한초급과정입니다. 대부분의학생들은기초통계과목은어렵고수학과밀접한관련이있는과목이라고생각합니다. 그러나통계이론은통계자체를탐구하는것이아니라자신의연구분야에통계를적용하여객관적이고과학적인힘을부여하려하는것이목적이기때문에, 수학에대한큰두려움을갖지않아도됩니다. 오전에강의하는 기초통계이론 의목적은다양한전공연구자들에게기초수준의통계를알기쉽고재미있게설명함으로서, 유용한통계논리를습득하는것에있습니다. 강좌에서다루어지는구제적인내용은 1 통계의필요성및통계를이해하기위한기본개념들, 2 기술통계, 3 추리통계의차이에대해알아봅니다. 특히, 표집을통해연구의실효성을검증을해야하는현실적상황에따라서가설검증에기반이되는기초확률이론, 표집분포, 중심극한정리, 정상분포, 표준정상분포, 오류의유형, 유의확률, 통계적유의성등통계의기초를다룹니다. 오후에진행하는 기초통계실습 의목적은초급통계의이론에대한설명및통계프로그램의실습을통하여, 기초통계분석을습득할수있게하는것입니다. 전반부는차이검증및관계분석에대한이론적인설명을하고, 후반부에서는실제논문에적용된사례리뷰와 SPSS 프로그램을통한실습으로구성하여서, 통계분석에대한자신감을부여할수있도록하고자합니다. 본강좌에서다루어지는내용은 1 양적변수의차이 (Z, t, F검증 ) 검증방법, 2 질적변수의차이검증 ( ) 방법, 3 변수간관계검증에사용되는상관방법, 4 회귀분석방법에대한간단한이론적소개와 SPSS 실습을병행합니다. 본강좌는개인노트북을지참하셔야함을미리알려드립니다. ㆍ강좌 : 분산분석ㆍ일시 : 2월 21일 ( 수 ) 분산분석 강좌는기초통계과정을수강한학습자이면누구나이해할수있는중급과정의난이도로서, 분산분석에대한이론및실습을체계적으로학습하기를원하는연구자에게적합한강좌입니다. 본강좌의목적은분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance) 에서분산의원인이어디에 있는지알아보는것입니다. 양적연구기법이고급화된오늘날의트렌드에비추어본다면 - 1 -

2 비교적기초통계분석방법으로분류될수있습니다. 그러나집단간평균차검증에대한분석방법인분산분석에대한이해는다양한변수들간의관계를분석하는구조방정식 (SEM: Structural Equation Modeling), 회귀분석을기본으로하는다층모형 (HLM: Hierarchical Linear Modeling) 등고급통계기법을위한기반이됩니다. 또한분석에사용되는변수의수, 수준, 속성, 통제여부등에따라다양한설계기법이적용되기때문에이에대한정확한학습이요구됩니다. 따라서본강좌는분산분석의기본가정과논리, 다양한실험설계디자인에대한이론적학습과 SPSS프로그램실습을병행하여분산분석에대한기초이해와적용을포괄하는실제적인워크샵을도모하고자합니다. 본강좌에서다루는내용은다음과같습니다. 1 분산분석의기본원리 2 일원분산분석 (One-way ANOVA), 사후검증 (Post hoc) 3 이원분산분석 (Two-way ANOVA) : 주효과 (main effect), 상호작용효과 (interaction effect) : crossed design (cf. nested design) 4 다원분산분석 (Multi-way ANOVA) 에서의다양한실험설계방법 : 완전무선화설계 (completely randomized design: CR), 완전무선화요인설계 (completely radomized factorial design: CRF), 무선화구획설계 (randomized block design: RB), 반복설계 (repeated design), 분할구획요인설계 (split-plot factorial design), 공분산분석 (ANCOVA). 본강좌는개인노트북을지참하셔야함을미리알려드립니다. ㆍ강좌 : SPSS, AMOS Handling 및기초분석 ㆍ일시 : 2 월 22 일 ( 목 ) SPSS & AMOS Handling 및기초분석 강좌는 SPSS 와 AMOS 프로그램을처음접하 는초보연구자들그리고 SPSS, AMOS 프로그램의세부적인기능적방법및해석방법을 학습하고자하는연구자들에게유익한강좌입니다. 본강좌의목적은양적연구수행을위해서수집된자료를정리 입력 변환하는과정을익히고통계분석소프트웨어패키지인 SPSS와 AMOS 프로그램의주요기능과사용법을학습함으로서, 실제로자료분석을할수있는기초능력을함양하는데에있습니다. 본강좌의내용은다음과같습니다. SPSS Handling 및기초분석은 IBM SPSS Statistics version 24 프로그램을사용하여수집된자료를정리 입력하고, 자료의특성에따라변환하고, 기초통계분석을하는방법을소개합니다. 구체적으로 1 통계의기초개념 2 SPSS 소개 3 설문지코딩 4 Data 불러오기 5 Data 변수정리하기 6 파일합치기 7 정렬및케이스선택 8 변수계산 9 코딩변경 10 구조변환 11 Data 통합및파일분할 12 결측자료처리 13기술통계분석실습 ( 그래프, 중심경향값산포도, 분포, 백분위수, 다중응답빈도, 상관 ) 14기초통계분석실습 (T 검정, F 검정, 회귀분석 ) - 2 -

3 AMOS Handling 및기초분석은 IBM AMOS version 24 프로그램을사용하여자료를활용하는주요기능, 사용법을익히게하고, 확인적요인분석, 구조방정식모형분석, 다중집단구조방정식모형의실행방법과해석방법을설명합니다. 구체적으로 1 구조방정식모형이론 2 구조방정식모형변수 3 측정모형과구조모형 4 메뉴바 5 기능아이콘 6 FILM 방법 7 실습 : 측정모형 (Ⅰ)( 확인적요인분석 ): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 8 실습 : 측정모형 (Ⅱ)( 확인적요인분석 ): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 9 실습 : 구조방정식모형 (Ⅰ): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 10 실습 : 구조방정식모형 (Ⅱ): 검사도구, 코딩, 모형, 실행방법, 해석방법 11 실습 : 다중집단구조방정식모형 : 모형, 코딩, 측정동일성검정, 실행방법, 해석방법. 따라서본강좌는 SPSS 와 Amos 프로그램을직접다루면서본인의논문에직접활용하 여검정할수있는실전능력을함양하는것에초점을둡니다. 본강좌는개인노트북을 지참하셔야함을미리알려드립니다. ㆍ강좌 : 다변량분석ㆍ일시 : 2월 23일 ( 금 ) 다변량분석 은중급과정의난이도로구성된강좌입니다. 다변량분석방법중널리사용되는주성분분석 (principal component analysis), 군집분석 (cluster analysis), 판별분석 (discriminant analysis) 에대한이론을학습하고사례를통해통계패키지활용을숙달되게하고자하는수강자에게적합한강좌입니다. 본강좌의목적은 1 반응변수없이독립변수들만을가지고개체들의유사성혹은비유사성에의해 2집단혹은그이상의집단으로나누고자하는경우, 어떻게모형화하고적용하는가를학습하는것입니다. 2 범주형반응변수가있는경우로지스틱회귀분석과유사하게이들개체들을정확하게판별하는모형을개발하고그통계적방법을학습하는것입니다. 이분석은여러집단에서나온개체들을관찰값의특성에따라분류하는기준을마련하고새로운개체를이기준에따라분류하게됩니다. 따라서본강좌에서는분류및판별분석으로널리사용되는군집분석과판별분석의이론을학습하고통계패키지인 SPSS의통계분석활용법, 결과해석, 분석내용의기술등을다룹니다. 본강좌의내용은다음과같습니다. 1 분류분석으로계층적군집분석과 K-평균군집분석등을다루고군집분석에서유용하게이용될수있는주성분분석도간략히학습합니다. 2 판별분석으로선형판별분석, 정준판별분석등의다양한판별분석방법을다룹니다. 본강좌는개인노트북을지참하셔야함을미리알려드립니다

4 ㆍ강좌 : 통계분석을위한 R 프로그래밍기초 ( 초급 ) ㆍ일시 : 2월 26일 ( 월 ) R 프로그래밍언어는통계계산과그래픽을위한프로그래밍언어로뉴질랜드오클랜드대학의로버트젠틀맨 (Robert Gentleman) 과로스이하카 (Ross Ihaka) 에의해개발되었으며, SPSS나 SAS와같은상업용프로그램과는달리오픈소스, 프리소프트웨어를지향하며전세계에배포되고있기때문에누구나무료로사용할수있다는큰장점을지니고있습니다. R은다양한통계기법과뛰어난그랙픽기능등을갖추고있으며, 전세계개발자가제작한통계관련패키지가인터넷을통해배포되고있습니다. 따라서사용자는 R 프로그램에서다운로드받아서즉각적으로사용할수있는장점을지니고있습니다. 현재 8600여개이상의패키지가구축되어있으며, 이러한사실은내가사용하고싶은모든통계기법이이미어딘가에패키지형태로구현되고있다고봐도무방할것입니다. R은통계계산과정을 Line by Line 형태로결과값을즉각적으로확인할수있기때문에교육적으로통계분석과정을이해하는데많은도움을줄수있는프로그램입니다. 또한한번작성된프로그램은사용자의목적에따라얼마든지다양한형태로분석이가능하다는장점이있으며, 그래픽기능이뛰어나기때문에사용자가원하는어떠한형태의그래프도 R에서제공이가능합니다. 본강좌의목적은컴퓨터초보자도쉽게 R 프로그램을접할수있도록 R 언어문법중심의강좌가아니라실제분석자료를가지고 R 프로그램을다양하게사용하기위한기초능력을배양하는데목적을가지고있습니다. R을다운받고설치하는것부터실행하는것까지하나하나준비된실습자료를가지고수업중에강의하기때문에, R이생소하더라도전혀걱정하실필요없습니다. 통계분석을위한 R 프로그래밍기초 강좌에서는 1 R 프로그램에대한이해및사용법 2 R프로그램에내장되어있는함수를이용한데이터가공및간단한통계그래프그리기 3 R 기본함수를이용한기술통계분석을실습할예정입니다. 다음으로, 실제자료를가지고 4 기술통계 5 t 검증 6 분산분석 ⓻ 상관분석및카이자승검증내용을 R 프로그램으로작성해보고그결과를해석할예정입니다. 마지막으로본강좌를수강하게되면혼자서도 R 프로그램을가지고기초통계분석을수 행할수있는능력을배양할수있을것입니다. 본강좌는개인노트북을지참하셔야함을 미리알려드립니다

5 ㆍ강좌 : R 프로그램을활용한통계분석 ( 중급 ) ㆍ일시 : 2월 27일 ( 화 ) 본강좌는 통계분석을위한 R 프로그램의기초 과정을수강했거나또는 R 프로그램에내장되어있는기초함수를활용해서간단한통계분석을할수있는수강생들을대상으로개설된 R 프로그램중급수준의강좌입니다. 분석하고자하는데이터는항상깔끔하지않기때문에그러한데이터를수집하고가공하고변환하는과정에많은시간을보냅니다. 본강좌에서는 ⓵ 이러한데이터수집및가공과관련해서최적화된함수군인 tidyverse 패키지사용법을학습합니다. ⓶ 데이터를효과적으로활용하기위해선시각화가필수적입니다. ggplot2 패키지를사용해다양한그래프그리는방법을익힙니다. ⓷ 다음으로통계분석에광범위하게사용되는 apply 함수군에대해서학습하고실습할예정입니다. 다음으로실제자료를가지고 1 회귀분석 ⓶ 매개및조절효과 ⓷ 요인분석 ⓸ 구조방 정식모형내용을 R 프로그램으로작성해보고그결과를해석할예정입니다. 또한 SPSS 와 SAS 통계프로그램을대체하기위해서만들어진 free and open-source 프로그램인 jamovi 통계프로그램을소개하고사용법을학습할예정입니다. 마지막으로본강좌를수강하게되면혼자서도 R 프로그램을가지고다양한고급통계분 석을수행할수있는기초능력을배양할수있을것입니다. 본강좌는개인노트북을지참 하셔야함을미리알려드립니다. ㆍ강좌 : 인지진단모형ㆍ일시 : 2월 28일 ( 수 ) 인지진단모형 (Cognitive Diagnostic Modeling) 은진단분류모형 (Diagnostic Classification Modeling) 이라고도불리며, 개인이가진특성이나상태를진단하여피험자들을특정유형으로분류하는데적용할수있는측정모형입니다. 개인의특성을파악하기위해검사를실시하거나과제를부여하여응답이나행동을기록한후측정하고자하는특성에대한개인별프로파일을산출하거나, 또는심리검사개발의단계에서검사문항의진단적정보를산출하는데에도활용됩니다. 인지진단모형은주로교육학분야에서인지적특성을측정하는검사에서활용되어왔으나, 최근에는심리학분야의연구자들도점차관심을가지고있는추세입니다. 예를들어, 학업성취도나인지적특성을측정하는검사에서피험자의문항반응을바탕으로세부적인인지요소에대한숙달여부에관해판정하거나, 심리검사나정의적특성을측정하는검사결과를통해특정한장애나심리적특성을소유하고있는지여부를진단함으로써적절한처치나개입의필요여부를판단하기위한목적으로활용됩니다

6 본강좌의목적은인지진단모형의기본개념과다양한통계적모형, 분석절차에대해소개하고, 교육학및심리학분야에서인지진단모형을적용한연구사례를소개함으로써, 인지진단모형에관심이있는연구자들이자신의연구분야에서적용가능성을탐색할수있는기회를제공하고자합니다. 본강좌의주요내용은다음과같습니다. 인지진단모형의기본개념과 Q행렬의설정및타당화방법에관해소개하고, 다양한인지진단모형중비보상적가정에기초한모형과보상적가정에기초한모형들을소개합니다. 비보상적가정에기초한모형으로는 DINA, NIDA, NC-RUM 모형등을다루고, 보상적가정에기초한모형으로는 DINO, NIDO, C-RUM 등을다룰예정입니다. 또한일반적인분석 framework로서 G-DINA 모형과 LCDM 모형도소개합니다. 마지막으로교육학및심리학분야에서인지진단모형이적용된사례를몇가지소개하고자합니다. 인지진단모형분석실습은 R 프로그램으로진행하며, CDM package와 NPCD package 중위에서소개한모형들을분석하는방법과함수들을소개하고실제데이터를사용하여실습하는시간을가질계획입니다. 본강좌는개인노트북을지참하셔야함을미리알려드립니다

본강좌의목적은독립변수와종속변수와의관계를검증하는통계적방법인회귀분석에대한기본적인이론과실습을통하여실제적으로연구를수행할수있는능력을갖추도록하는것입니다. 본강좌는회귀분석의개념적이해, 실제자료를이용한 SPSS 프로그램실습, 결과해석및결과표작성의순서로진행할예정입니다. 본강좌에서학습할

본강좌의목적은독립변수와종속변수와의관계를검증하는통계적방법인회귀분석에대한기본적인이론과실습을통하여실제적으로연구를수행할수있는능력을갖추도록하는것입니다. 본강좌는회귀분석의개념적이해, 실제자료를이용한 SPSS 프로그램실습, 결과해석및결과표작성의순서로진행할예정입니다. 본강좌에서학습할 2016 년동계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 2월 2일 ( 화 ) 기초통계분석 강좌는통계학을전혀모르거나통계이론과통계분석을기초부터학습하고자하는연구자에게적합한초급과정입니다. 대부분의학생들은기초통계과목은어렵고수학과밀접한관련이있는과목이라고생각합니다. 그러나통계이론은통계자체를탐구하는것이아니라자신의연구분야에통계를적용하여객관적이고과학적인힘을부여하려하는것이목적이기때문에,

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분석방법인분산분석에대한이해는다양한변수들간의관계를분석하는구조방정식 (SEM: Structural Equation Modeling), 회귀분석을기본으로하는다층모형 (HLM: Hierarchical Linear Modeling) 등고급통계기법을위한기반이됩니다. 또한분석에사용 2016 년하계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 8월 16일 ( 화 ) 기초통계분석 강좌는통계학을전혀모르거나통계이론과통계분석을기초부터학습하고자하는연구자에게적합한초급과정입니다. 대부분의학생들은기초통계과목은어렵고수학과밀접한관련이있는과목이라고생각합니다. 그러나통계이론은통계자체를탐구하는것이아니라자신의연구분야에통계를적용하여객관적이고과학적인힘을부여하려하는것이목적이기때문에,

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