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2016 년동계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 2월 2일 ( 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 기초통계분석 의목적은초급통계의이론에대한설명및통계프로그램의실습을통하여, 기초통계분석을습득할수있게하는것입니다. 전반부는차이검증및관계분석에대한이론적인설명을하고, 후반부에서는실제논문에적용된사례리뷰와 SPSS 프로그램을통한실습으로구성하여서, 통계분석에대한자신감을부여할수있도록하고자합니다. 본강좌에서다루어지는내용은 1 통계의양적차이 (Z, t, F 검증 ) 검증방법, 2 질적차 이검증 ( ) 방법, 3 변수간관계검증에사용되는상관방법, 4 회귀분석방법에대한 간단한이론적소개와 SPSS 실습을병행합니다. ㆍ강좌 : 회귀분석 ㆍ일시 : 2 월 3 일 ( 수 ) 회귀분석 강좌는통계의초급난이도와중급난이도수준의강의로서, 교육학, 심리학, 사회학, 범죄학등다양한행동과학분야에서회귀분석을활용한연구를수행하고자하는수강자들에게유익한강좌입니다. 회귀분석은그자체로도많이사용되지만다양한고급모형 ( 구조방정식모형, 다층모형등 ) 을분석하기위해반드시알아야할분석방법입니다. 다시말하면, 회귀분석은모든선형모형의기본이되는모형입니다. - 1 -

본강좌의목적은독립변수와종속변수와의관계를검증하는통계적방법인회귀분석에대한기본적인이론과실습을통하여실제적으로연구를수행할수있는능력을갖추도록하는것입니다. 본강좌는회귀분석의개념적이해, 실제자료를이용한 SPSS 프로그램실습, 결과해석및결과표작성의순서로진행할예정입니다. 본강좌에서학습할내용은다음과같습니다. 1 독립변수가한개인경우에이용하는단순회귀분석에서회귀식과회귀계수등기본적인회귀분석이론에대해학습할것입니다. 2 더불어독립변수가여러개인경우에이용하는중다회귀분석에서독립변수선택 ( 단계적회귀분석과위계적회귀분석 ) 과다중공선성, 독립변수가범주변수인경우의코딩방법등의이슈에대해학습할것입니다. 3 더나아가, 회귀분석을응용하여변수들간의복잡한관계를좀더구체적으로파악할수있는매개효과와조절효과를검증하는방법을소개하며, 실제연구에서활용할수있도록실습과결과해석을학습할계획입니다. 본강좌수강을통해회귀분석을활용한연구를수행할수있게될것입니다. 더불어고 급분석방법을다룰수있는기본적인능력을갖추게됩니다. 따라서본강좌에서다루 는회귀분석지식이앞으로고급분석방법을학습하는데도움이될것입니다. ㆍ강좌 : SPSS, AMOS Handling 및기초분석ㆍ일시 : 2월 4일 ( 목 ) SPSS & AMOS Handling 및기초분석 강좌는 SPSS와 AMOS 프로그램을처음접하는초보연구자들그리고 SPSS, AMOS 프로그램의세부적인기능적방법및해석방법을학습하고자하는연구자들에게유익한강좌입니다. 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 ) - 2 -

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. 본강좌는개인노트북 지참을권합니다. ㆍ강좌 : R 기초언어및통계분석ㆍ일시 : 2월 17일 ( 수 ) R 기초언어및통계분석 강좌는중간과정이상의난이도를가진강좌로서, 기초통계와중급통계이론을이미학습한이후에 R 프로그램을활용하여실습방법을알고자하는수강자에게유익한강좌입니다. 본강좌의목적은통계이론보다는 R 프로그램의실습을학습하기위함입니다. 따라서 기초통계이론및기초통계분석, 분산분석, 회귀분석 더미코딩회귀분석과로지스틱 회귀분석 을선행학습하기를권합니다. 학문의분야와관계없이학술적연구에있어대부분의방법론은통계적분석을통하여주장하고자하는가설의근거를찾아내거나, 관심현상을잘설명할수있는최적의모형을구축하는것으로요약할수있습니다. 연구의목적에맞는적절한통계분석방법을적용하기위해서는통계학에대한이론적이해가요구되며, 통계분석을직접구현할수있는적절한통계패키지의활용이요구되고있습니다. 여러상업용통계패키지와비교하면비교적최근에등장한 R언어는오픈소스 프리소프트웨어를지향하는 R언어가통계분석도구로서가장주목받고있습니다. R언어는배우기쉬운프로그래밍, 엑셀등다른소프트웨어와의데이터호환성, 다양한내장함수및외장함수를통한확장성, 뛰어난그래프기능등을갖추고있어효과적인통계분석의도구로서사용되고있습니다. R 기초언어및통계분석 강좌에서다루어지는주된내용은 1 기초 R 코드작성법, 2 기초 R 그래프그리기를포함하여, 3 일원, 이원분산분석, 4 상관및단일, 다중회귀 - 3 -

분석, 5 카이스퀘어분석 6 로지스틱회귀분석방법등을 R 프로그램으로실행하는방법 입니다. ㆍ강좌 : 구조방정식모형의기초ㆍ일시 : 2월 18일 ( 목 ) 구조방정식모형의기초 강좌는구조방정식의기초적인이론뿐만아니라매개효과, 다중집단구조방정식등구조방정식모형의고급과정의개념과실행능력을학습하고자하는수강자에게유익한강좌입니다. 본강좌를수강하기위해서는 SPSS & AMOS Handling 강좌를먼저이수하기를권합니다. 본강좌의목적은교육학, 심리학, 사회학, 유아교육학, 경영학, 의학등의최근연구에서가장많이사용되는분석인구조방정식모형에대한기본적인이론적이해및실행능력을함양하고, 구조방정식모형을활용한고급기법들을적용하고실행하는능력함양에있습니다. 구체적으로, 본강좌에서학습할내용은다음과같습니다. 첫째, 구조방정식모형의이론적설명및 AMOS 프로그램의사용법을학습합니다. 둘째, 구조방정식모형의수정모형을학습합니다. 셋째, 매개효과검정을위한총효과, 간접효과, 직접효과에대한유의성을다룹니다. 넷째, 다중집단구조방정식을학습합니다. ㆍ강좌 : 경향매칭분석ㆍ일시 : 2월 19일 ( 금 ) 경향매칭분석 강좌는비실험설계연구에서인과효과추정을위한노력의일환으로경향점수를활용한교육프로그램이나정책에대한효과성추정방식을소개합니다. 먼저, 인과효과추정이론및방법에대한개요를살펴보고, 인과효과추정이론틀에서경향점수방식에대한이해및적용가능성, 유의점및제한점등을논의합니다. 구체적으로로지스틱모형을활용한경향점수산출, 산출된경향점수추정치를적용하는데있어서매칭, 하위그룹, 가중치활용방식에대해살펴보고, 각방식의장단점을파악합니다. 본강좌에서는경향점수추정을위한소프트웨어로오픈소스인 R 프로그램중 MatchIt 패키지를활용하며, 실제적용사례를통해 R code, 경향점수산출및매칭결과등을검토합니다. 끝으로매칭된자료를바탕으로다층모형분석에적용한사례를살펴봄으로써경향점수를활용한인과효과추정이전통적인통계분석틀에서용이하게적용될수있음을확인합니다. - 4 -