하위 논문에서 가장 빈번하게 쓰이는 통계 분석을 간략하게 알아보죠.
1. 신뢰도 타당도 분석
이건 실제 논문 주제와 관련된 분석은 아닙니다. 실제 분석에 들어가기 전에 설문지 문항에 적절하기 한번 알아보는 것에 불과합니다. 사회과학이나 우리나라 사회과학 교수들이 여기에 너무 신경을 쓰는 것 같습니다. 물론 자신이 처음으로 개발한 설문문항은 철저히 해야 합니다. 그러나 대부분 학위논문은 기존에 학계에서 개발되고 검증받은 설문문항입니다. 그리고 설문문항을 읽어봐도 다 타당한 설문문항들이고요.
하여간 여기서 좋지 않다고 판단되는 설문문항은 제거해야 합니다. 이 말은 실제 데이터상에서는 그 설문문항에 대한 값들이 들어 있지만 마치 없는 것처럼 처리한다는 이야기입니다. 예를 들어 스트레스 중 경제적 스트레스에 해당하는 설문문항이 5문항 있는데 신뢰도 타당도 분석에서 4번째 문항이 안 좋다고 나오면 경제적 스트레스 측정값을 잴 때에는 평균값을 구해야 하는데 4번째 설문문항을 제외하고 나머지 4개의 문항만 합해서 4로 나눠줘야 합니다.
신뢰도, 타당도 분석에 사용되는 통계방법론은 Cronbach 알파값, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석이 있습니다. 그리고 이 분석 내용은 대부분 3장 연구방법론에 집어 넣습니다.
2. 기본분석
본격적인 분석에 들어가기 전에 해야 하는 기본 분석이 있습니다. 첫째가 연구대상 변수들의 빈도와 백분율을 알아봐야 하고요. 이건 3장 연구방법론에 들어가거나 4장 실증분석 부분에 들어 갈 수 있습니다. 그 다음에 대부분 Liket 척도로 되어 있는 연구대상 변수의 기술통계를 살펴보는 것입니다. 즉, 최소값, 최대값, 평균, 표준편차 값들입니다. 특히 평균과 표준편차는 들어가야 합니다. 그리고 각 변수들간의 상관관계 분석입니다. 이와 같이 기본 분석을 해서 기존의 자신이 생각한 변수들간의 관계와 다르다면 뭔가 기존 작업이 문제가 있거나 좀 더 세밀히 분석을 해야 합니다.
3. 차이 분석
이건 개인의 인구사회 정보별로 각 연구대상 변수들 값에 차이가 있는지 보는 것입니다. 이건 인과관계 논문에서 핵심 주제가 아니고 논문 쪽수 늘이는 역할을 할 때가 많습니다.
통상 t 검증이나 분산분석의 F 검증을 합니다.
실험효과를 보는 논문에서는 핵심 분석이 될 수 있습니다. 실험집단과 통제집단간의 사전 동질성, 사후 실험효과 볼 때는 차이를 보는 t 검증을 하는데 이건 핵심적인 통계 분석입니다.
4. 인과관계 분석
대부분의 인과관계 논문에서는 이 부분이 논문주제에 해당하는 분석입니다. 주로 회귀분석을 하고 매개변수가 들어가는 경우는 구조방정식을 하고 조절변수가 들어가는 경우는 Baron & Kenny의 위계적 회귀분석을 합니다.
기타 많이 하는 분석은 로직스틱 회귀분석이 있습니다. 이건 종속변수(반응, 결과 변수)가 이진형, 즉 있다, 없다의 식으로 데이터가 되는 있는 경우 로직스틱 회귀분석을 씁니다.
이외에는 가뭄에 콩나듯 좀 특이한 분석등을 사용합니다.