논문 용어 정리 (1)

요인분석(Factor analysis)

알지 못하는 특성을 규명하는 데 문항이나 변인들 간의 상호관계를 분석하여 상관이 높은 문항이나 변인을 모아 요인으로 규명하고 그 요인의 의미를 부여하는 통계적 방법

 

알파계수(Alpha coefficient)

크론바하(L.J.Cronbach, 1951)가 제안한 것으로 쿠더-리차드슨(Kuder-Richardson)의 신뢰도 추정방법인 K-R20공식을 보다 일반화한 공식에 의하여 얻어진 신뢰도계수.
K-R20은 문항이 정오의 두 가지 상태 즉 1점과 0점으로 채점되는 검사에만 적용될 수 있으나 크론바하의 α계수는 논문검사 등 여러 가지 부분점수를 주는 경우에도 적용될 수 있다. 즉, K-R20공식에서 문항의 변량의 합을 나타내는 ∑piqi를 보다 일반적인 ∑Si2로 바꾸어 나타냈는데 Si2은 i라는 한 문항의 변량을 나타내므로 ∑Si2은 모든 문항의 변량의 합을 의미한다. 한 주어진 검사의 문항 수를 K라고 하고 전체검사의 변량을 Si2이라고 하면 신뢰도계수 α는 다음과 같이 나타낼 수 있다. (사실 파란색으로 칠 한 부분은... 읽어봐도 무슨 말인지 잘 모르겠음. 논문 쓰는 작업을 더 진행하고 통계를 돌려봐야 진심 이해할 수 있을 듯 함)

 

기술통계(Descriptive statistics)

어떤 사상에 대하여 관찰하거나 측정한 결과의 특성을 전체적으로 파악할 수 있도록 요약·기술해주는 통계적 방법.
자료를 통계적으로 처리하는 일은 수집해 놓은 자료를 의미가 드러나도록 분석하는 과정이라고 볼 수 있다. 자료를 통계적으로 분석하는 방법은 기술통계와 추리통계(inferentail statistics)로 대별된다. 기술통계는 하나의 주어진 집단을 기술 요약하는 데 관심이 있을 뿐 이 집단에서 얻어진 결과를 가지고 다른 어떤 집단의 특성을 추정하는 데는 관심이 없다. 통계적 분석의 주요 관심은 한 개체에 대한 측정치가 아니라 집단으로서의 전체적 특성을 요약하고 기술해 주는 데 그 의의가 있는 것이다. 반면에 추리통계는 표본에서 얻어진 어떤 특성의 통계치를 기초로 표집에 따른 오차를 고려하면서 전집의 모수치를 확률적으로 추정하는 통계적 방법이다. 표본의 자료를 토대로 하여 가설을 검증하거나 앞으로의 사상을 확률적으로 예측하는 것이 추리통계의 주요 과제다.

 

상관관계 분석(Correlation analysis)

변수 간의 관계의 밀접한 정도, 즉 상관관계를 분석하는 통계적 분석 방법을 말한다. 즉 회귀분석(regression analysis)에서 변수 사이의 관계식이 어느 정도 신빙성이 있는가를 살펴보는 것이라 할 수 있다. 회귀분석에는 상관관계분석이 필수적으로 수반되어야 한다. 따라서 회귀상관분석(regression and correlation analysis)이라 하여 같이 붙여 사용하기도 하며, 회귀분석이라는 용어만으로도 상관관계를 포함하는 의미로 사용하기도 한다. 단지 상관분석에서는 두 변수 중 어느 것도 먼저 결정된 것으로 보지 않는 데 비해, 회귀분석에서는 X는 주어지고 Y만이 확률변수(random variable)이며, Y수치들은 정규분포를 이룬다는 가정을 하고 있다.

 

회귀분석(regression analysis)

하나의 종속변인에 영향을 주는 변인이 무엇이고 그 변인 중 가장 큰 영향을 미치는 변인이 무엇인지, 또 종속변인을 설명해 줄 수 있는 가장 적합한 모형이 무엇인지를 밝히는 통계적 방법.
회귀분석은 상관계수에 기초하며 종속변인이 양적 변인이고 독립변인이 양적 변인 혹은 질적 변인일 때 사용할 수 있다. 이를테면 복수의 변인 간 관계를 기술할 때, 변인 X의 변화에 대응하여 변인 Y가 변화한다고 하면 거기에는 어떤 함수관계가 존재하며 Y=f(X)로 나타낸다. 이때 X를 독립변인(예측변인), Y를 종속변인(기준변인)이라고 부르며, X에 의하여 Y를 예측하는 분석을 회귀분석이라고 한다. 독립변인이 하나면 단순회귀분석(simple regression analysis), 독립변인이 다수면 중다회귀분석(muliple regression analysis)이라고 한다. 회귀분석을 사용하기 위해서는 종속변인이 양적 변인이어야 하고 종속변인은 정규분포 가정을 충족해야 한다. 회귀선(regression line)은 변인에 대한 최적의 예측을 제공하는 방정식을 기초로 한다. 회귀선 방정식을 통하여 연구자들은 주요 변인에 대해 가장 적합한 선을 결정하게 된다.

 

학위논문과 학술지를 검색하며 자주 등장하는 용어들, 어렴풋이 알기는 알겠는데 설명해보라고 하면 못 하겠는 용어들,
검색하며 읽어보고, 좀 더 잘 알고 싶어 직접 눈으로 보고 손으로 타이핑을 하면서 정리해보았다.
아직도 감이 잘 안 오는 몇 가지 설명들이 있는데, 반복하면서 계속 봐야겠다.

-출처 네이버 지식백과