[사회조사분석사 2급 필기] 13년 2회차 기출문제 해설 페이지

완전관찰자

참여자적 관찰자

관찰자적 참여자

무학이나 저학력 응답자들은 아무리 최근에 입수 한 주요한 정보와 직결된 내용일지라도 어려운 질문 내용은 잘 이해할 수 없어 조사의 실효성을 감소시킨다.

무학이나 저학력 응답자들은 면접 직전에 면접자로부터 접하게 된 면접자의 생각이나 조언을 거의무비판 적으로 따라서 응답하는 경향이 있다.

무학이나 저학력 응답자들은 제일 먼저 들었던 응답내용을 그 다음에 들은 응답내용에 비해 훨씬 정확하게 기억하게 된다.

경험적 증거에 기반하여 지식을 탐구한다.

체계적이고 포관적인 방법에 의존한다.

재현과 반복의 가능성이 높다.

면접자의 영향을 통제할 수 있다.

조사에 소요되는 시간이 짧다.

비용이 적게 든다.

참여적 관찰을 하는 것

조사대상자를 심층 면접하는 것

자기기입식 설문조사를 하는 것

정보의 출처나 자료수집 방법을 다양하게 한다.

개방형 질문을 통해 심층적인 정보를 얻어낸다.

연구과정에서 자료를 분석해가면서 자료를 범주화 한다.

서베이법

투사법

종단연구

대도시 인구의 연령별 분포는 어떠한가?

아동복지법 개정에 찬성하는 사람의 비율은 얼마인가?

어느 도시의 도로확충이 가장 시급한가?

논리적 일관성

검증가능성

재생가능성

자연적 관찰과 인위적 관찰

공개적 관찰과 비공개적 관찰

체계적 관찰과 비체계적 관찰

통제집단 사전-사후검사 설계 (pretest-posttest control group design)

단일집단 사전-사후검사 설계 (one-group pretest-posttest design)

정태집단 비교 설계 (static group comparison design)

주제에 따라 두 가지 연구방법의 비중은 상이할 수 있다.

다양한 패러다임을 수용할 수 있어야 한다.

질적 연구결과와 양적 연구결과는 상반될 수 있다.

원 조사대상이 이사를 하거나 사망하여 패널소멸이 일어날 경우 연구결과가 왜곡될 수 있다.

반복되는 조사를 통하여 응답자가 조사의 의도를 파악하여 연구결과가 왜곡될 수 있다.

장기간의 조사과정으로 조사자와 친밀해져서 부정확한 자료를 제공할 수 있다.

경험의 세계에서 관찰된 많은 사실들이 공통적인유형으로 전개되는 것을 발견하고 이들의 유형을 객관적인 수준에서 증명하는 것이다.

특수한 (specific) 사실을 전제로 하여 일반적 (general) 진리 또는 원리로서의 결론을 내리는 방법이다.

관찰된 사실 중에서 공통적인 유형을 객관적으로 증명하기 위하여 통계적 분석이 요구된다.

피조사자를 한 장소에 모으는 것이 쉽지 않은 경우가 있다.

집단상황이 응답을 왜곡시킬 가능성이 있다.

피조사자의 수준이 동일하다고 가정하는 오류를 범할 수 있다.

검사효과 (testing effect)

통계적 회귀 (statistical regression)

성숙효과 (maturation effect)

델파이조사

사례연구조사

집단실험설계

간단한 사항을 묻는 문항을 먼저 배열한다.

관련성이 있는 항목은 가능한 연속하여 배열한다.

질문은 논리적 순서에 따라 배열한다.

통계분석이 용이하다.

수량화하기 쉽다.

무응답이나 거절의 빈도를 줄일 수 있다.

외적타당도가 높다.

실험적 처치를 필요로 하지 않는다.

외생변수를 쉽게 통제할 수 있다.

응답자의 분포를 확인한다.

본 조사의 결과와 비교할 수 있는 자료를 얻는다.

조사원들을 훈련한다.

B→ A→ C→ E→ D

A→ C→ B→ D→ E

C→ A→ B→ D→ E

가설을 타당하게 검증하기 위해 필요한 장치다.

실험처치 전에 실험집단과 통제집단의 상태를 동질하게하기 위한 것이다.

실험에 간섭하는 외생변수를 통제하기 위한 방법.

문제를 해결해 줄 수 있어야 한다.

검증될 수 있어야 한다.

변수로 구성되며, 변수들간의 관계를 나타내고 있어야 한다.

실험의 검증력을 극대화 시키고자 하는 시도이다.

연구가설의 진위여부를 확인하는 구조화된 절차이다.

실험의 내적 타당도를 확보하기 위한 노력이다.

즉각적 자료수집 가능

비언어적 자료수집 가능

종단분석 가능

이분형 질문 (dichotomous questions)

서열형 질문 (ranking questions)

해당자 질문 (contingency questions)

사건이나 현상들을 설명(explanation) 하는 것이다.

사건이나 상황을 기술 또는 서술(description) 하는 것이다.

사건이나 상황을 예측(prediction)하는 것이다.

정해진 연구대상의 특정 변수 값을 여러 사정에 걸쳐 연구한다.

패널연구에 비하여 인간관계를 더 분병하게 밝힐 수 있다.

집단으로 구성된 패널에 대하여 여러 시점에 걸쳐 연구한다.

빈곤의 원인을 개인적인 습성과 태도의 요인으로만 설명하려는 것

장애인 시설의 건립은 찬성하지만, 자기거주지역에 건립은 반대

인간의 태도와 행위는 언제나 차이가 있다는 가정에서 비롯되는 오류

대표성이 없다

안정성이 없다

일관성이 없다

성별, 종교, 직업, 학력 등을 나타내는 변수는 질적변수이다.

질적변수에서 양적변수로의 변환은 거의 불가능하다.

계량적 변수 혹은 메트릭(matric) 변수라고 불리는 것은 양적 변수이다.

예측변수

왜곡변수

종속변수

D→ C→ B→ E→ A

B→ D→ C→ E→ A

C→ B→ D→ E→ A

서스톤척도 (Thurstone scale)

거트만척도 (Guttman scale)

어의차이척도 (semantic differential scale)

보가더스척도

서스톤척도

리커트척도

A: 집중타당성, B: 판별타당성, C: 이해타당성

A: 판별타당성, B: 이해타당성, C: 집중타당성

A: 이해타당성, B: 판별타당성, C: 집중타당성

동일한 측정대상에 대하여 동일한 측정도구를 통해 일정 시간간격을 두고 반복적으로 측정하여 그 결과값을 비교, 분석하는 방법이다.

서로 다른 측정도구를 비교하거나 실제 현상에 적용 시키는데 매우 용이하다.

외생변수의 영향을 파악하기 어렵다.

개념은 이론의 핵심적 구성요소이다.

개념은 특정대상의 속성을 나타낸다.

개념의 역할은 실제연구에서 연구방향을 제시 해준다.

척도

조작적 정의

부호화

편의표본추출방법

할당표본추출방법

이론적 표본추출방법

절대적인 기준을 가지고 속성의 상대적 크기비교 및 절대적 크기까지 측정 할 수 있도록 비율의 개념이 추가된 척도이다

수치상 가감승제와 같은 모든 산술적인 사칙연산이 가능하다.

비율척도로 측정된 값들이 가장 많은 정보를 포함하고 있다고 볼 수 있다.

추상적인 개념을 구체적인 경험세계와 연결시키는 과정이다.

조사목적과 관련하여 실용주의적인 측면을 포함한다.

실행 가능성 및 관찰 가능성이 중요하다.

모집단을 특정한 기준에 따라 서로 상이한 소집단으로 나누고 이들 각각의 소집단들로부터 빈도에 따라 적절한 일정수의 표본을 무작위로 추출하는 방법이다.

무작위로 표본을 추출할 때보다 표본의 대표성을 높일 수 있는 방법이다.

모집단을 일정한 분류기준에 따라 소집단들로 분류한 후 각 소집단별로 표본을 추출한다는 점에서 할당표본추출방법과 유사하다.

종속변수

외생변수

통제변수

편의표본추출법

판단표본추출법

할당표본추출법

응답자가 모르는 내용은 측정하지 않는다.

측정항목의 모호성을 제거한다.

측정항목의 수를 늘린다.

A: 10, B: 50

A: 100, B: 50

A: 100, B: 100

모집단의 분산 정도

표본의 크기

표본추출방법

실험집단의 크기에 대한 통제집단의 크기

두 개 표본집단간의 동질성을 비교한 것

현지실험과 현지조사의 차이를 비교한 것

희귀분석

구조방정식모형

재생계수 계산

한국대학교 학생을 학생등록부를 이용해서 표집하는 경우

한국대학교 학생을 교문 앞에서 임의로 표집하는 경우

한국대학교 학생을 서울지역 휴대폰 가입자 명부를 이용해서 표집하는 경우

표본추출과정에서 선정된 표본 중 일부가 연결이 되지 않거나 응답을 거부했을 때 생기는 오류이다.

면접이나 관찰과정에서 응답자나 조사자 자체의 특성에서 생기는 오류이다.

정확한 응답이나 행동을 한 겨로가를 조사자가 잘못 기록하거나 기록된 설문지나 면접지가 분석을 위하여 처리되는 과정에서 틀려지는 오류다.

복합적인 자료를 분석하기 위한 단순한 측정치로 요약하기 위해서 척도구성을 한다.

연구자는 다양한 문항들이 동일한 차원을 다루는 하나의 척도를 구성하는지 보기 위해 척도법을 사용한다.

측정치 또는 측정수준의 오류를 줄이고 그 타당성과 신뢰성을 높이는 하나의 기법이 곧 척도법이다.

리커트(Likert) 척도

Q분류(q-sort) 척도

서스톤(thurstone) 척도

타당도

유의도

후광효과

신뢰도

모집단의 동질성

수집된 자료가 분석되는 범주의 수

내용타당도

구성타당도

동시타당도

시간과 비용을 절약할 수 있다.

단시간 내에 많은 정보를 얻을 수 있다.

조사과정을 보다 잘 통제할 수 있어서 정확한 자료를 얻을 수 있다.

유의표집

집락표집

비비례적 층화표집

각 오차는 근사하게 정규분포를 따른다.

오차의 확률분포의 분산은 독립변수의 모든 값에 대해 동일하다.

각 오차는 서로 독립적이다.

실험은 n개의 동일한 시행으로 이루어진다.

각 시행의 결과는 상호 배타적인 두 사건으로 구분된다.

성공할 확률 P는 매 시행마다 일정하다.

S는 σ2 의 불편추정량이다.

S2은 카이제곱분포를 따른다.

S2 의 기댓값은 σ2/n 이다.

종속변수가 0 일 때, 독립변수 값은 0.44이다.

독립변수가 0 일 때, 종속변수 값은 0.44이다.

종속변수가 한 단위 증가할 때, 독립변수의 값은 평균 0.44 증가한다.

A, B

A, C

A, B, C

남자 : 50명, 여자 : 50명

남자 : 60명, 여자 : 60명

남자 : 80명, 여자 : 80명

4321

5221

4201

6

25

26

27

비편향성

유효성(효율성)

일치성

정규분포는 평균을 기준으로 대칭인 종모양의 분포를 이룬다.

평균, 중위수, 최빈수가 동일하다.

정규분포에서 분산이 클수록 정규분포곡선은 양 옆으로 퍼지는 모습을 한다.

평균 35, 중앙값 40

평균 30, 최빈값 50

평균 25, 중앙값 10

60.0%

60.7%

62.1%

분산분석에 사용된 집단의 수는 5개이다.

분산분석에 사용된 관찰값의 수는 30개이다.

평균제곱은 제곱합을 자유도로 나눈 값이다.

-0.15 ± 1.645

-0.15 ± 1.96

-0.15 ± 1.645

64.5%

40%

4%

70

75

85

중앙값

사분위수

백분위수

모집단

표본

모집단의 평균

23

20

19

유의확률이 작아진다.

평균차이가 존재한다.

검정통계량 값이 커진다.

R2 = 

SSE가 작아지면 R2 은 커진다.

R2 은 독립변수의 수가 늘어날수록 증가하는 경향이 있다.

1/6

1/10

1/30

공학계열 종업원의 평균급여 수준이 인문사회계열 종업원의 평균급여 수준 보다 높다.

인문사회계열 종업원 중 공학계열 종업원보다 급여가 더 높은 사람도 있을 수 있다.

공학계열 종업원들 급여에 대한 중앙값이 인문사회계열 종업원들 급여에 대한 중앙값보다 크다고 할 수 는 없다.

N(3, 25)

N(18, 5)

N(15, 125)

중심경향을 측정하기 위한 척도이다.

이상치에 크게 영향을 받는 단점이 있다.

이상치가 존재할 경우를 고려하여 절사평균(trimmed mean)을 사용하기도 한다.

신뢰구간과 가설검정은 무관하기 때문에 신뢰구간을 기초로 검증에 대한 어떠한 결론도 내릴 수 없다.

신뢰구간을 계산할 때 표준정규의 임계값을 사용했는지 또는 t분포의 임계 값을 사용했는지에 따라 해석이 다르다.

신뢰구간의 상한이 0.522 로 0 보단 크므로 귀무가설을 기각한다.

230명

240명

22명

-Mo = 3(Me-)

Mo- = 3(Mo-Me)

Mo- = 3(Me-Mo)

제2종의 오류를 유의수준이라고 한다.

고전적 가설검정의 결과와 구간추정의 가설검정 결과는 언제나 반대로 나타난다.

P- 값은 귀무가설 또는 대립가설을 입증하는 정도와 상관없는 개념이다.

-0.48

-0.32

-0.21

오차항 εij 들의 분산은 같다.

총실험 횟수는 k × n 이다.

Xij 는 I번째 처리의 j번째 관측값이다.

F(m,n)

X2(m-1)

X2(n-1)

표준편차가 작아진다.

표준편차가 커진다.

표준오차가 커진다.

유의확률 ≥ 유의수준일 때만 귀무가설을 기각한다.

유의확률 ≠ 유의수준일 때 귀무가설을 기각한다.

유의확률과 유의수준 중 어느 것이 큰가하는 문제와 가설검정과는 아무런 관계가 없다.

 = 4.56-0.5625X

 = -4.56-0.5625X

 = -4.56+0.5625X

15분 20초

18분 00초

19분 20초

0.4

0.5

0.7

εij는 서로 독립이고, 평균 0, 분산 σ2을 따르는 정규 분포를 가정한다.

 는 각각의 집단평균(μj)과 전체평균(μ)과의 차이를 나타낸다.

μ1=μ2=... μj를 가설 검정한다.