차례:
이 기사에서는 정량 분석의 기본 용어 중 일부를 분석합니다.
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정 성적 및 정량적 통계 분석은 효과적인 마케팅 전략을 수립하려는 비즈니스 또는 조직에 매우 유용 할 수 있습니다. 그러나 정 성적 및 정량적 통계와 그 도구를 이해하는 것은 매우 혼란 스러울 수 있습니다. 이 기사에서는 정량 분석과 관련된 기본 용어를 이해하려고합니다.
변수
변수는 잘 정의 된 분류 또는 측정 체계에 따라 설명 할 수있는 물체 또는 이벤트의 관찰 가능한 특성입니다.
행동 또는 사회 과학 연구에서 연구 된 변수의 예로는 성별, 소득, 교육, 사회 계급, 조직 생산성, 작업 지향, 회상 기억, 인식 기억 및 성취가 있습니다 (Kerlinger & Lee, 2001).
독립 및 종속 변수
독립 변수는 연구자가 조작하는 현상으로 다른 현상에 영향을 미칠 것으로 예측된다 (Williams & Monge, 2001). 독립 변수의 예로는 교육 방법, 치료 또는 훈련 요법이 있습니다.
종속 변수는 연구원이 다른 현상을 조작하여 영향을받는 현상입니다. 예를 들어, 성취는 교육 방법의 효과, 치료 효과의 치료 여부, 높은 기술 수준 또는 훈련 요법의 효과가 아닌 (성취)입니다.
한 교육 연구원이 특정 교육 스타일이 교실 학습에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어하고 교육 스타일을 적용하기 전에 학생들에게 사전 테스트를 제공 한 다음 나중에 동일한 학생들을 다시 테스트하여 차이를 측정한다고 가정합니다. 독립 변수는 새로운 교수 방법 (원인)이되고 종속 변수는 결과 시험 점수 또는 결과 또는 결과가됩니다.
활성 및 속성 변수
Kerlinger와 Lee는 활성과 속성 사이의 변수에서 또 다른 구별을합니다.
활성 변수는 조작 할 수있는 변수입니다. 활성 변수는 실험 변수라고도합니다. 이러한 유형의 변수의 예로는 교육 방법, 훈련 요법 등이 있으며, 현상에 미치는 영향을 측정하기 위해 변경할 수 있습니다.
속성 변수는 조작 할 수없는 변수입니다. 속성 변수의 예로는 성별, 인종, 심리적 상태 및 고유하거나 사전 프로그래밍되어 변경할 수없는 특성이 있습니다.
범주 형 및 연속 변수
세 번째 중요한 변수 쌍은 범주 형 및 연속 변수입니다 (Kerlinger & Lee).
범주 형 변수는 본질적으로 명목 및 인구 통계라는 측정에 속합니다. 즉, 상호 배타적 인 범주로 분류 할 목적으로 사용됩니다. 따라서 그들은 지위가 없으며 성별, 연령, 인종, 종교적 선호도 및 정치적 성향과 같은 동등한 지위를 갖습니다.
연속 변수는 특정 범위 내에서 이론적으로 무한한 수의 값을 갖는 순서가 지정된 값을 갖는 변수입니다. 이러한 유형의 변수의 예는 지능이며 성취도 테스트의 점수에 따라 높음, 중간 또는 낮음으로 지정할 수 있습니다.
통계 분석의 측정 척도
통계 분석에는 네 가지 기본 측정 수준이 있습니다.
공칭 규모
공칭 척도는 통계 측정의 가장 약한 형태입니다. 연구자들은 중요도에 따라 결과를 정렬하거나 순위를 매길 의도없이 관측치를 분류하기 위해 명목 척도를 사용합니다. 이러한 관찰에는 눈 색깔, 인종, 종교, 국적 등을 강조하는 것이 포함됩니다.
서수 척도
서수 척도는 명목 척도를 포함하지만 일부 "보다 큼"또는 "보다 작음"으로 응답의 순위를 지정하려고합니다. 예를 들어, 성인이 페이스 북과 같은 소셜 미디어를 사용하는 것을 얼마나 즐기는 지 알아보기 위해 조사 설문지를 설계하거나 경마 결과를 완료 순서대로 나열 할 수 있습니다.
측정의 명목 및 순서 척도는 주로 정성 분석에 사용됩니다.
간격 및 비율 척도
세 번째 형태의 통계 측정은 간격 척도입니다. 구간 및 비율 척도의 첫 번째 특징은 유의 수준이 알려진 구간과 동일한 구간으로 처리된다는 것입니다. 이러한 수준 또는 척도의 두 번째 특징은 본질적으로 양적이라는 것입니다. 또한 일부 또는 모든 산술 연산을 적용 할 수 있습니다.
유효성 및 신뢰성
에서 통계와 추론 프레드릭 윌리엄스와 피터 몽주 (2001)주의:
즉, 선택한 방법이 실제로 통계적 광기로 이어질 가능성이 항상 있습니다. 특정 통계 분석의 결과를 보장하기 위해 예비 연구원은 타당성과 신뢰성의 개념을 고려해야합니다.
타당성
행동 또는 사회 과학 연구의 타당성은 척도가 연구자가 측정한다고 주장하는 것을 측정하는 정도를 나타냅니다. Williams & Monge는 "타당성 문제는 연구자가 현상의 특성으로 정의한 것과 측정 언어로보고 한 것 사이의 '적합도'문제"라고 지적합니다 (p. 29).
예를 들어 타당성 개념은 "시험의 성취 점수가 특정 과목에 대한 지식 보유와 어느 정도 관련이 있는가?"와 같은 질문을 할 수 있습니다. 터무니없는 극단적으로, 교사가 학생들이 수학 텍스트의 섹션 5에서 얼마나 많은 것을 배웠는지 알고 싶을 때 미국 역사 텍스트의 섹션 4에 대한 시험을 치르면 타당성 개념이 위반됩니다. 마찬가지로, 사회 과학 연구원이 성격 테스트를 통해 리더십 스타일에 대한 인식을 측정한다면 실패 할 것입니다.
신뢰할 수 있음
행동 과학 연구의 신뢰성은 측정의 내부 및 외부 일관성을 나타냅니다. 신뢰성은 선택한 측정 도구가 정확히 동일한 조건에서 적용될 경우 동일한 결과를 산출하는지 여부를 파악합니다.