2015 년하계연구방법론워크샵 ㆍ강좌 : SPSS, AMOS Handling 및기초분석ㆍ일시 : 8월 3일 ( 월 ) ㆍ강사 : 오숙영 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 ) 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 SPSS와 Amos 프로그램을직접다루면서본인의논문에직접활용하여검정할수있는실전능력을함양하는것에초점을둡니다. 본강좌는개인노트북 지참을권합니다. - 1 -
ㆍ강좌 : 기초통계분석ㆍ일시 : 8월 4일 ( 화 ) ㆍ강사 : 이현정 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, F검증 ) 검증방법, 2 질적차이검증 ( ) 방법, 3 변수간관계검증에사용되는상관방법, 4 회귀분석방법에대한간단한이론적소개와 SPSS 실습을병행합니다. - 2 -
ㆍ강좌 : 분산분석ㆍ일시 : 8월 5일 ( 수 ) ㆍ강사 : 이현정 분산분석 강좌는기초통계과정을수강한학습자이면누구나이해할수있는중급과정의난이도로서, 분산분석에대한이론및실습을체계적으로학습하기를원하는연구자에게적합한강좌입니다. 본강좌의목적은분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance) 에서분산의원인이어디에있는지알아보는것입니다. 양적연구기법이고급화된오늘날의트렌드에비추어본다면비교적기초통계분석방법으로분류될수있습니다. 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). - 3 -
ㆍ강좌 : 회귀분석ㆍ일시 : 8월 6일 ( 목 ) ㆍ강사 : 노언경 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. 본강좌수강을통해회귀분석을활용한연구를수행할수있게될것입니다. 더불어고급분석방법을다룰수있는기본적인능력을갖추게됩니다. 따라서본강좌에서다루는회귀분석지식이앞으로고급분석방법을학습하는데도움이될것입니다. - 4 -
ㆍ강좌 : 다변량분석ㆍ일시 : 8월 7일 ( 금 ) ㆍ강사 : 양경숙 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. 본강좌에서구체적으로다루어지는내용은다음과같습니다. 1 분류분석으로계층적군집분석과 K-평균군집분석등을다루고군집분석에서유용하게이용될수있는주성분분석도간략히학습합니다. 2 판별분석으로선형판별분석, 정준판별분석등의다양한판별분석방법을다룹니다. - 5 -
ㆍ강좌 : 패널자료분석ㆍ일시 : 8월 10일 ( 월 ) ㆍ강사 : 김진석 패널자료분석 강좌는고급과정의통계분석으로서, 개인간차이와시간에따른변화모두를분석하여횡단면자료나시계열자료로서설명할수있는것이상의결과를얻을수있는종단적자료분석방법을습득하기원하는수강자에게유익한강좌입니다. 본강좌의목적은패널자료분석의이론적지식습득및 Stata 프로그램을통한실행능력함양에있습니다. 패널자료 (panel data) 는개인, 가구, 기업, 지역, 국가등의특정단위의특성을시간을두고반복관찰하여기록한자료입니다. 예를들어, 특정년도에중학교 3학년이었던여러학생들의가정환경, 주거지, 학교생활등을연도별로추적기록하면패널자료가생성됩니다. 우리나라의패널자료는 2013년통계청국가승인통계를기준으로, 노동패널, 교육고용패널, 아동청소년패널, 청년패널등 20여개가있습니다. 패널자료는여러단위의특징을시간별로관찰할수있기때문에, 해당단위들의관측되지않는이질성 (heterogeneity) 을효과적으로고려할수있습니다. 개인의능력이나성격, 기업의생산성, 국가의문화등이이에해당합니다. 또한여러단위의관찰된특성의동학 (dynamics) 을고려할수있습니다. 본강의에서는주로다루어지는내용은다음과같습니다. 첫째, 선형모형을중심으로, 모형의종류및설명변수의외생성에대한다양한가정들을공부하고, 둘째, 실제연구에서모형설계방법, 및관심있는계수의설명방식, 셋째, 추정방법의결정과 Stata를사용한구현, 넷째, 추정결과의해석과가설검정, 다섯째, 모형설정적합성의검정등을배웁니다. 여섯째, 기타사항으로비선형모형과패널자료에대한잠재변수적접근과의비교등과관련된내용도다룹니다. - 6 -
ㆍ강좌 : 검사도구제작및타당화ㆍ일시 : 8월 11일 ( 화 ) ㆍ강사 : 오숙영 ' 검사도구제작및타당화연구 강좌는중간과정이상의난이도를가진강좌로서, 조사연구 ( 질문지법, 검사법 ) 을하는연구자에게필수적인강좌이며, 검사도구제작방법과검사도구의타당화검정방법을체계적으로습득하기를원하는수강자에게유익한강좌입니다. 본강좌의목적은검사도구개발, SPSS를활용한탐색적요인분석, AMOS를활용한확인적요인분석에대한이론을체계적으로습득함으로서, 이를통해서구인당도와판별타당도를검정하는능력을함양하는것에있습니다. 본강좌는검사도구제작의요령, 타당도의이론, SPSS와 AMOS를통한실제적실행능력, 결과표작성및해석의순서로진행됩니다. 구체적으로다루어지는내용은다음과같습니다. 첫째, 척도개발의방법을습득합니다. 문항개발절차와문항유형에대한이론적설명을하고, 실제사례를통하여검사도구문항개발의경험적능력을갖추도록합니다. 둘째, 검사도구의내용타당도, 구인타당도, 공인타당도, 예언타당도, 안면타당도, 결과타당도의개념및실제검정방법을학습합니다. 셋째, 구인타당도검정방법중에서 SPSS를활용한탐색적요인분석 (Exploratory Factor Analysis) 을학습합니다. 탐색적요인분석은검사개발과정에서특정도구의타당성을파악하기위해서, 다수의변수간의상관관계를기초로하여직접관찰할수는없지만변수속에내재되어있는소수의공통차원을찾아냄으로서, 변수를적은수의구조로축약하거나요약하는통계기법입니다. 넷째, 구인타당도검정방법중에서 AMOS 를활용한확인적요인분석 (Confirmatory Factor Analysis) 를학습합니다. 확인적요인분석은요인분석의두모형중공통요인모형을확인적목적으로사용하는방법입니다. 다섯째, 요인부하량, 개념신뢰도, AVE 값을분석하여, 집중타당도 (Convergent Validity) 를검정하며, AVE와상관제곱값을분석하여, 판별타당도 (Discriminant Validity) 를검정합니다. - 7 -
ㆍ강좌 : 사회연결망분석ㆍ일시 : 8월 14일 ( 금 ) ㆍ강사 : 김종민 p2 프로그램을활용한사회선택모형분석 강좌는고급통계난이도수준의강의입니다. 일반적으로사회연결망을위한통계적모형은크게세가지로구분됩니다. 1네트워크 ( 예, 지식네트워크 ) 를독립변수로하고행위자 (actor 의특성및행동 ( 예, 교사의신뢰수준, 수업실태 ) 을종속변수로삼는사회영향모형 (social influence models), 2) 네트워크를종속변수로하고행위자의 (actor) 의특성및행동을독립변수로삼는사회선택모형 (social selection models), 3) 두모형을하나로합하여네트워크와행동, 두가지모두를종속변수로삼아이들의상호영향을연구하는상호진화모형 (coevolution of networks and behavior; dynamic models) 이있습니다. 본강좌는위의세모형중에서사회선택모형을집중적으로다루고자합니다. 사회연결망분석 강좌의목적은사회연결망위한통계적모형중사회적선택모형의기본개념과분석방법을학습하고 p2 프로그램을활용하여실제분석하는방법을습득하고그결과를해석하는능력을키우는데있습니다. 본강좌의내용은세부분으로이루어져있습니다. 첫째, 이론과개념부분으로 1사회연결망관점 (social network perspective), 2연결망형성의이론적배경 (theoretical foundations for network formation), 3행위자와관계 (actors and relations) 에대한소개와설명입니다. 둘째, 자료와방법부분으로 1연결망자료 (network data), 2기술방법 : 시각화 (visualizations), 3추론방법 : 통계적방법 (statistical models) 에대한소개와설명입니다. 셋째, 예시부분으로 110대친구와삶의방식연구자료 (Teenage Friends and Lifestyle study data), 2p2 프로그램에대한설명과분석실습, 3p2 분석결과에대한해석방법설명입니다. - 8 -