2016 년하계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 8월 16일 ( 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, F 검증 ) 검증방법, 2 질적변수 의차이검증 ( ) 방법, 3 변수간관계검증에사용되는상관방법, 4 회귀분석방법에 대한간단한이론적소개와 SPSS 실습을병행합니다. ㆍ강좌 : 분산분석ㆍ일시 : 8월 17일 ( 수 ) 분산분석 강좌는기초통계과정을수강한학습자이면누구나이해할수있는중급과정의난이도로서, 분산분석에대한이론및실습을체계적으로학습하기를원하는연구자에게적합한강좌입니다. 본강좌의목적은분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance) 에서분산의원인이어디에 있는지알아보는것입니다. 양적연구기법이고급화된오늘날의트렌드에비추어본다면 비교적기초통계분석방법으로분류될수있습니다. 그러나집단간평균차검증에대한 - 1 -
분석방법인분산분석에대한이해는다양한변수들간의관계를분석하는구조방정식 (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). ㆍ강좌 : 회귀분석ㆍ일시 : 8월 18일 ( 목 ) 회귀분석 강좌는통계의초급난이도와중급난이도수준의강의로서, 교육학, 심리학, 사회학, 범죄학등다양한행동과학분야에서회귀분석을활용한연구를수행하고자하는수강자들에게유익한강좌입니다. 회귀분석은그자체로도많이사용되지만다양한고급모형 ( 구조방정식모형, 다층모형등 ) 을분석하기위해반드시알아야할분석방법입니다. 다시말하면, 회귀분석은모든선형모형의기본이되는모형입니다. 본강좌의목적은독립변수와종속변수와의관계를검증하는통계적방법인회귀분석에대한기본적인이론과실습을통하여실제적으로연구를수행할수있는능력을갖추도록하는것입니다. 본강좌는회귀분석의개념적이해, 실제자료를이용한 SPSS 프로그램실습, 결과해석및결과표작성의순서로진행할예정입니다. 본강좌에서학습할내용은다음과같습니다. 1 독립변수가한개인경우에이용하는단순회귀분석에서회귀식과회귀계수등기본적인회귀분석이론에대해학습할것입니다. 2 더불어독립변수가여러개인경우에이용하는중다회귀분석에서독립변수선택 ( 단계적회귀분석과위계적회귀분석 ) 과다중공선성, 독립변수가범주변수인경우의코딩방법등의이슈에대해학습할것입니다. 3 더나아가, 회귀분석을응용하여변수들간의복잡한관계를좀더구체적으로파악할수있는매개효과와조절효과를검증하는방법을소개하며, 실제연구에서활용할수있도록실습과결과해석을학습할계획입니다. - 2 -
본강좌수강을통해회귀분석을활용한연구를수행할수있게될것입니다. 더불어고 급분석방법을다룰수있는기본적인능력을갖추게됩니다. 따라서본강좌에서다루는 회귀분석지식이앞으로고급분석방법을학습하는데도움이될것입니다. ㆍ강좌 : SPSS, AMOS Handling 및기초분석 ㆍ일시 : 8 월 19 일 ( 금 ) 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 21 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 ) AMOS Handling 및기초분석은 IBM AMOS version 21 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. 본강좌는개인노트북지 참을권합니다. - 3 -
ㆍ강좌 : R 프로그래밍기초와통계분석ㆍ일시 : 8월 22일 ( 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. 따라서약간의기초통계지식만가지고있으면누구나무리없이본강좌를수강할수있습니다. R 프로그래밍기초와통계분석 강좌에서는 1 R 언어에대한이해및사용법 2 R을이용한데이터변형및각종통계관련그래프그리기 3 R 기본함수를이용한간단한통계분석을실습할예정입니다. 다음으로, 실제자료를가지고 4 기술통계 5 t 검증 6 분산분석 7 상관및카이자승분석 8 회귀분석에서상호작용및매개효과내용을 R 프로그램으로작성해보고그결과를해석할예정입니다. 마지막으로본강좌를수강하게되면혼자서도 R 프로그램을가지고고급통계분석을수 행할수있는기초능력을배양할수있을것입니다. - 4 -
ㆍ강좌 : 노드엑셀을이용한네트워크분석 ㆍ일시 : 8 월 23 일 ( 화 ) 빅데이터가세상을바꾸고있다고언론에서호들갑인데, 빅데이터가도대체뭐길래? 빅데이터에기반한공공정책, 비즈니스, 콘텐츠, 연구개발이활성화되면서전세계정치, 경제, 문화, 사회지형에큰변동이불가피해졌다. 이강의는빅데이터란무엇이며, 수집에서시작해서분석과시각화, 그리고활용과가치찾기에대한해답을제공한다. 컴퓨터프로그래밍도모르고어디에서어떻게시작할지몰라서칠흑같이캄캄한밤을헤매는사람들에게작은불빛을제공한다. 1. 이론강의 : 빅데이터유형과특징, 시각화와인포그래픽스, 사라지는인과성과떠오르는관계성 2. 실습강의 - 광활한인터넷바다에서이슈매핑하기 - 트위터와페이스북소통의연결망구조 - YouTube 영향력네트워크활용하기공공빅데이터를이용한사회현상분석 3. 사용도구들과컴퓨터환경 - Webometric Analyst, NodeXL, Google Fusion Tables, Tableau - KrKwic, WeboNaver, UCInet, Pajek, Gephi, DataMiner, - 마이크로소프트윈도우 ( 애플맥킨토시불가능 ) - 구글메일과마이크로소프트 hotmail 필수 - WIFI 환경 ㆍ강좌 : SPSS-R 연동기능을이용한성향점수 (Propensity Score) 분석ㆍ일시 : 8월 24일 ( 수 ) 성향점수분석방법 은관찰연구 (observational studies) 에서와같이선택편향이발생할수있는경우선택편향으로인한혼란변수 (confounders) 를보정하고처치의효과를평가하는데유용한방법입니다. 일반적으로혼란변수를보정하기위하여주로매칭 (matching) 방법이나회귀분석 (regression) 방법을사용하지만보정해야할혼란변수의수가많아질수록이런방법들은제약이많아지게됩니다. 이러한경우높은차원의혼란변수를일차원의함수의형태로축소한성향점수를사용하게되면관찰연구자료를이용한통계적인과성추론에다양한이점이있습니다. 본강의에서는먼저통계적인과성에관하여소개하고성향점수이론및모형적합에관하여강의합니다. 성향점수의활용방법에는매칭, 층화, 가중, 회귀보정등이있는데이러한방법들을차례대로살펴보고각각의장단점에관하여강의합니다. 또한 R의알고리즘을 SPSS 대화상자로구현하는 SPSS-R 연동기능을이용하여실제자료를분석하는방법에대한실습을병행합니다. - 5 -