1. 통계적유의성과 실제적 유의성 비교
통계적 검증에서 유의성은 통계적유의성과 실제적 유의성으로 구분된다. 통계적유의성은 통계적 가설 검증을 위해 설정한 유의수준에 입각한 유의성을 말한다(김삼섭 편, 2005). 실제적 유의성은 연구결과 실제적으로 집단 간에 차이가 있는지, 변인 간에 고
Ⅰ. 통계적 자료 분석
1.기본개념
1)빈도분포 (Frequency distribution)
(1) 개념
어떤 집단에서 측정치를 그 집단의 의미있는 특징을 밝히기 위해 수치들을 정리하게 된다. 이런 수치들의 정리는 여러 가지 통계적 처리를 간편하게 해주며, 연구보고서나 논문에서 원자료를 대신해서 매우 의미있는 역할을
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
1) 모수와 통계량
모집단의 수적 특성을 나타내는 통계적 수치를 ① 모수라 하며, 표본의 통계적 수치는 ②통계량라 한다. 표본의 ③통계량으로부터 모집단의 ④모수를 추정한다. 모수는 ⑤그리스문자를 기호로 사용하며, 통계량의 기호는 ⑥영문자를 쓴다.
2) 산술평
of Variance)
- 집단 간의 동일한 분산
3. 방법
일원분산분석(One-way ANOVA)
- 두 집단 또는 그 이상간 하나의 종속변수에 대해 평균의 차이가 통계적유의성 검증
이원분산분석(Two-way ANOVA)
- 두 집단 또는 그 이상간 두 개의 독립변수들이 하나의 검정변수에 대한 평균 차이의 통계적유의성 검증
통계적유의성이 확인된 가설들을 원인으로 삼아 해결책을 모색해 보기로 하였다.
4. FGI 대상 결정
우리 팀은 FGI를 실시하기 전에 그 대상이 될 그룹에 대해서 고민을 해볼 수밖에 없었다. FGI로 가설을 도출해서 통계적유의성을 찾아내는 것은 상대적으로 쉬운 일이다. 하지만 그것이 스타벅