▒ 제일경제통계컨설팅 ▒

□ 자료의 분석

자료가 처리, 분석되어 결정을 내리는 사람에게 제공되어야 하므로 자료를 모은다고 연구과제가 끝나는 것은 아니다. 이렇게 수집된 응답을 숫자화된 값으로 전환시키는 부호화 작업(coding scheme)을 개발하는 것이 통계적 분석에 요구된다.

또한 처리된 자료의 이해를 높이기 위해 표 모양으로 자료를 제시할 때는 주의를 기울여야 한다. 평균, 표준편차, 중앙치, 최빈치 같은 집중 경향성(central tendency)을 나타내는 방법은 집단의 특징을 나타내는 데 유용하다. 그리고 백분율과 지수는 비교할 때 편리한 방법이지만 기준을 조심해서 선택해야 한다. 마지막으로 의미가 있나 없나를 조사해 보기 위한 검증은 이를 통해 나타난 차이가 실제 그러한 것인지 아니면 우연에 의한 것인지를 구별하는데 쓰이기도 한다.

1) 자료분석을 위한 사전준비

조산연구를 끝냈을 때 많은 양의 설문지나 다른 자료수집 도구가 쌓이게 될 것이다. 이것을 양화 시키는 것은 그 자료의 특징에 따라서 다양한 방법이 활용될 수 있다.

폐쇄응답 자료의 합병 : 폐쇄응답식 질문의 경우 사전부호화는 그리 까다롭지 않다. 이 경우는 응답이 미리 정해진 범주 중의 하나이기 때문에 의심할 여지없이 바로 부호화 시킬 수 있다. 하지만 때로는 법주가 너무 많은 경우에는 자료처리를 위해 범주를 합병하게 된다. 예를 들어 나이에 대한 응답이 19세-50세까지 다양하게 나타나 있다면 이것을 10대, 20대, 30대, 40대, 50대로 구분하여 정리할 수 있을 것이다.

개방식 질문의 부호화(코딩) : 폐쇄응답 질문보다 개방식 질문이 사전에 부호화 하기가 더 까다롭다. 즉 면접이 끝난 뒤 설문지를 자세히 살펴보고 수많은 응답을 어떻게 부호화 할 것인가에 대한 명백한 지침을 세워야 한다. 이런 지침은 다른 사람도 수긍할 수 있고 또 별 어려움 없이 일관적으로 응답을 부호화할 수 있게 쓰여야 한다.

중다응답의 코딩(coding multiple answer) : 응답이 얼마나 길고 복잡하든지에 관계없이 많은 개방식 질문에 대해 한 응답자의 하나의 답을 분류하고 코딩하게 된다. 어떤 경우에는 한 질문이 한 개 이상의 답을 끌어내는 경우도 있으므로 이를 해결해 내야 한다. 따라서 주어진 첫 번째 응답을 코딩한다는 것은 가능한 한 정확하게 그리고 응답자에 의해 선택된 순서대로 답을 정리하는 것이 필요하다.

2) 자료의 도표화

아무리 작은 연구에서도 자료를 수집하고 보면, 엄청나게 많은 처리되지 않는 자료가 얻어진다. 자료들의 원 상태로는 대부분의 자료는 별 소용이 없다. 따라서 많은 자료를 해석 될 수 있는 형태로 바꾸어야 한다. 코딩이 적절하게 이루어진다면 손이나 기계로 자료를 도표화하는 것과 같은 것을 할 수 있다. 표본 자료를 해석하는 첫 단계는 표본 자료의 중요한 특징을 잘 나타내는 다양한 기술통계 기법을 활용하여 전체 자료를 알기 쉽게 정리, 요약하는 작업이다.

3) 기본적인 기술통계학

표본자료를 요약 정리하는데는 그래프나 도표, 그림 등을 이용한 방법과 요약 통계량을 사용하는 방법이 있다. 요약통계량으로는 평균(mean), 중앙치(median), 최빈치(mode), 백분율(percentage), 지수(index), 표준편차(standard deviation) 등을 활용한다.

평균 : 주로 자료들의 산술평균을 타나내는 것으로서 전체 자료의 수치를 더해서 이를 전체 자료의 수로 나눈 값이다.

중앙치 : 중앙치는 자료를 크기순으로 일렬로 나열했을 때 가장 가운데 위치를 차지하는 값이다.

최빈치 : 자료를 정리했을 때 가장 자주 등장하는 값을 최빈치라고 한다. 최빈치는 주로 명목변수의 경우에 그 의미를 가지게 됨으로 사회과학에서 주로 이용하게 된다.

백분율 : 자료의 특정 값이 전체 자료에서 차지하는 비율을 나타내는 것으로 주로 자료의 빈도수 자체보다는 그 자료의 비중을 알 수 있기 때문에 많이 이용되는 경향이 있다.

표준편차 : 자료의 흩어짐을 나타내기 위한 도구로써 평균과 함께 사용된다. 즉 자료들이 평균으로부터 얼마나 떨어져있는지 그 흩어짐의 평균을 나타내 주는 수치이다.

4) 유의성 검증

집단의 특성을 묘사하는 것 외에 둘 이상의 집단을 비교하거나 우연히 예상(chance expectations)에 대한 결과를 비교하기 위해 통계학적 분석을 사용한다. 여기서 매우 많은 다양한 통계학적 검증이 가능한데, 어떤 검증법이 적절할 것인가는 많은 변인 중 자료의 특성이나 조사자의 목적에 따라 정해진다.


		독립변수
		명목변수	서열변수	등간/비율변수
종속변수	명목변수	교차분석(χ²), 독립성 검증	교차분석(χ²), 독립성 검증	로짓, 프로빗 분석
	서열변수	교차분석(χ²), 범주형 분산분석 등 비모수 통계 분석	교차분석(χ²), 범주형 분산분석 등 비모수 통계분석, 선형상관관계	더미정준상관분석, 로짓, 프로빗 분석, 서열상관관계
	등간/비율변수	티검증, 변량분석, 다변량 분석	티검증, 변량분석, 다변량 분석	피어슨 상관관계, 회귀분석
	종속변수 없음			요인분석, 군집분석