분야
hwp2. 교차사례분석은 어떤 경우에 사용하는가?
3. 교차사례분석의 논리
4. 교차사례분석의 결과는 어떻게 해석할 것인가?
5. 교차사례분석에서 주의할 점은?
교차사례분석은 한 변수에 속한 빈도수와 다른 변수에 속한 빈도수를 함께 교차로 분석합니다. 이 기법은 두 변수 사이에 상관관계가 있는지, 있다면 상관관계의 정도가 강한지 아니면 약한지를 분석하는데 주로 사용한다.
빈도분포표가 한 변수의 값에 빈도수가 몇 개인지를 분석하는데 반해, 교차표는 두 변수의 값이 공유하고 있는 빈도수가 몇 개인지를 파악하는데 사용된다. 그리고 교차표에 사용할 수 있는 데이터는 명목 데이터 혹은 서열 데이터의 성향을 가진 변수여야 하며 변수값의 범위는 제한적이어야 한다. 제한적이라는 것은 변수값의 항목이 무제한적으로 있는 것이 아니라 일정한 항목만큼 있어야 한다는 것을 의미한다. 그 이유는 교차표 분석에서는 변수값이 아니라 각 변수값이 속한 빈도수를 가지고 통계분석을 하기 때문이다.
예를 들어 다음과 같은 설문에서 빈도분포표는 각 응답에 몇 명이나 응답했는지만 알 수 있다.
1년 전과 비교하여 백화점 쇼핑횟수에 변화가 있습니까?
①대폭줄었다 ②조금줄었다 ③비슷하다 ④조금늘었다 ⑤많이늘었다
그러나 다음과 같이 연령을 교차사례분석하면 ‘대폭줄었다’를 선택한 사람 중에 20대가 몇 %인지 30대는 몇 %인지 분석할 수 있다. 이것은 연령뿐만 아니라 성별 직업에 따라서도 분석해 볼 수 있다.
연령 ① 20대 ② 30대 ③ 30대 ④ 50대
3. 카이자승 검증이란?
카이자승(Chi-square) 검증은 실제빈도(실제 조사를 통해 측정한 빈도수를 말하며, 실제로 ‘백화점 쇼핑 횟수의 변화’를 묻는 항목에서 ‘조금 줄었다’를 선택한 20대 남자가 39명이라면 이것을 실제 빈도라 한다)와 기대빈도(특정 집단의 분포가 전체 인구 집단의 분포와 동일한 것으로 간주하여 미리 알아본 특정 집단의 빈도수를 말하는 것으로 ‘백화점 쇼핑횟수의 변화’를 묻는 항목에서 ‘비슷하다’를 선택한 30대의 답변수가 기대빈도가 된다)의 비교 분석을 통해 두 변수간의 상관관계 여부를 파악하는데 사용하는 하나의 검증 통계값이다.
비교연구의 정의와 함께 교차사례분석의 논리구조에 대하여 설명하시오.
* 다양한 자료를 바탕으로 체계적으로 정리하였습니다
* 많은 도움 되시기 바랍니다.
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