위계적(hierarchical) 구조를 지니고 있는 경우가 많다. 그런데 전통적인 통계분석에서는 이러한 자료들의 다층구조를 무시하고 집합화(aggregation) 등의 방법으로 다층구조를 단층구조로 전환한 뒤 통계분석을 해왔다. 그러나 이러한 단층구조화에 의한 모형적용은 변인 의미의 변색 등을 가져오게 되며, 각
변인의 측정치들을 낮은 것에서 높은 것으로 순서대로 배열한 다음 각 측정치에 속하는 성원, 즉 개체의 빈도수를 계산하는 것을 말한다.
② 묶음 빈도 분포표 (Grouped frequency distribution)
자료의 정보를 보다 더 간결하게 추출해 내기 위하여 유목의 수를 줄여 묶음하여 표를 작성한 것이 묶음빈도 분포
방법에 관심을 두어 기계적 학습이 아닌 유의미 학습을 강조하고 있다. 끝으로 가네의 교수이론은 인간의 학습이 단순한 것에서 복잡한 것으로 저차원에서 고차원으로 발전하는 위계를 이루고 있으며, 한 단계의 학습은 다음 단계의 학습에 필수적인 선행요건이 된다는 위계학습에 기초를 두고 있다.
개인, 현재에 충실하는 인간, 주관적으로 선택하는 인간 등
(5) 연구방법에 있어서 연구 위한 문제설정의 의미 중시, 인간의 존엄성과 가치에 관심가지며 잠재적 개발에 중점 둠
(6) 대표적 학자와 이론:Allport의 성격이론, 메슬로우의 욕구 위계이론, 로저스의 내담자 중심기법(비지시적 상담이론) 등