추가 적립 안내

이 책은 자료입력에서 보고서 작성까지, 조사자료분석에 필요한 SPSS의 지식과 정보를 담고 있다. 사회조사분석사 준비자, 기초통계학을 전공자로 조사자료 분석 기법을 알고자 하는 대학생, 대학원생, 교수, 연구원, 통계학은 알지만 SPSS에 익숙하지 않은 사람들에게 유용하다.

SPSS를 잘 다루는 사람으로서 SPSS 회사로부터 추천을 받은 ‘SPSS SIG(Special Interesting Group) Member’와 우리나라 최초의 ‘사회조사분석사 1급’이 직접 제작에 참여하였으며 SPSS 회사로부터 ‘우수교재’ 추천도 받았다.

책을 내면서

정보화 사회에서 통계는 매우 중요한 의미를 갖는다. 오늘날 통신과 인터넷을 통하여 수많은 자료를 손쉽게 구할 수 있게 되면서 이제 문제는 단순한 자료수집이 아니라 방대한 자료 더미를 어떻게 의미 있게 구성하여 제시할 것인가가 문제가 되고 있으며 사회 각 분야에서도 사업계획이나 정책수립 등에 통계적 자료 수집과 자료의 제시가 점차 널리 활용되기 때문이다.
지금까지 우리나라의 통계강의는 주로 이론 중심으로 이루어져 왔다. 거의 모든 통계교과서들이 이론을 설명하는데 치우쳐 있었기 때문에, 통계학을 전공하지 않는 사람들에게는 통계학을 배우고 분석기법을 익히는 것이 매우 머리 무거운 일이었다.

한국사회조사연구소에서는 ‘학문의 대중화’라는 설립취지에 맞춰 이같은 현실을 타개하고자 지난 십여 년 동안 통계학 비전공자를 위한 통계강의 시리즈를 펴내고 있다. 세종대왕이 어려운 중국문자 대신 모든 백성이 쉽게 배울 수 있는 한글을 창제하였던 마음으로, 통계학에 기초지식이 없고 앞으로도 통계학을 전공으로 삼지 않을 사람들이 현실에서 부딪치는 문제들에 대한 자료를 직접 분석해봄으로써 자기 목적에 맞춰 통계를 쉽게 사용할 수 있도록 하였다.
연구소에서는「통계학 비전공자를 위한 통계강의 및 자료분석」시리즈(통비시리즈)를 널리 쓰이는 통계 프로그램에 맞춰 기획하여 출판하고 있다. SPSS 프로그램의 버전이 14.0으로 업그레이드되는 것을 계기로 기존의 틀을 보완수정하여 다시 새로운 책을 내게 되었다.
이 「통비시리즈」는 통계학 비전공자를 위한 기획이지만, 통계학을 전공하는 학생들에게도 매우 유익하다는 평을 듣고 있다. 입문을 배우고서 통계패키지를 통해 자료분석을 익히고자 하는 학부 학생이나 대학원 학생들, 그리고 통계이론은 잘 알지만 새로이 변해 가는 통계패키지에 익숙하지 않은 연구자나 교수들에게도 많은 도움이 된다고 들었다. 산업인력공단에서 실시하는 「사회조사분석사」 자격시험 준비를 위한 교재로도 유익하게 사용될 수 있을 것이다. 모쪼록 연구소의 노력이 빛을 보아 통계를 필요로 하는 모든 사람들에게 도움이 되기를 바란다.

2008년 3월
사단법인 한국사회조사연구소 소장 사회학박사 김 순 흥


머리말

우리가 자동차를 운전할 때, 차의 모든 구조와 원리를 다 알아야 하는 것은 아니다. 자동차를 개발하고 구조를 바꾸고 문제를 찾아내는 것은 자동차 전문가의 일이고 일반인들은 운전하는 방법만 알면 된다. 일반인들도 자동차의 원리를 알면 좋겠지만 그러기에는 너무 많은 시간과 노력이 필요하다. 통계학의 경우도 이와 비슷하다. 통계전문가들이 통계이론과 방법을 발전시켜 나가고, 통계학 비전공자들은 이것을 어떻게 사용하는가를 배우는 것으로 충분하다.
최근 새롭게 대두된 전문분야인 사회조사분석사를 비롯하여, 우리 주위에는 조사자료를 다루는 분야가 많다. 사회학, 교육학, 경영학은 물론이고 의학이나 간호학, 가정학, 체육학, 관광학 등 거의 모든 분야에서 경험적 자료를 통해 현상을 파악하고 근거를 찾아내어 현장에 적용하는 경우가 빠르게 늘어나고 있으며, 그만큼 통계의 필요성도 커졌다. 각 분야에 있는 사람들은 학문적인 연구뿐만 아니라 정책의 수립과 시행의 모든 과정에서 생기는 자료를 분석하고 검토하기 위해서 통계적 기술을 능숙하게 익히거나 적어도 이해는 할 수 있어야 한다.

이 책은 실제 현실에서 부딪치는 조사자료를 분석하는 과정과 그 과정에서 주의해야할 점, 결과를 바르게 해석하는 방법, 결과를 제시하는 방법에 초점을 맞추었다. 특히 기존의 통계학 교재와는 달리, 예제 및 각종 연습문제에 실제 조사자료를 들어 설명하였다. 예제를 중심으로 서술하였기 때문에 내용을 쉽게 이해할 수 있고 통계방법을 활용하는 방법을 쉽게 익힐 수 있는 것은 물론, 실제 자료를 이용하였기 때문에 ‘교과서용 예제’ 자료들이 현실성이 떨어지는 점도 극복하였다. 또한 이용자들이 자신의 자료를 직접 분석해볼 수 있게 구성한 과제를 두어, 통계기법을 자신의 자료에 응용하는 데에도 도움이 되도록 하였다.
특히, 데이터를 입력하는 과정에서 주의해야 할 점, 복수응답 질문의 처리, 잘못 입력된 응답이나 논리적인 잘못을 찾아 데이터를 수정하는 data cleaning과정 등 실제 조사자료를 분석할 때 가장 필요하고 중요한 과정인 데이터 관리 부분을 비중 있게 다루어 비표집오차(non-sampling error)를 줄일 수 있는 방법을 보강하였다.
이 책은 특히 다음의 사람들을 염두에 두고 만들었다: ① 사회조사분석사가 되기 위해 준비하는 사람; ② 기초통계학을 배웠거나 배우려고 하는 사람으로서 조사자료 분석 기법을 알고자 하는 대학생이나 대학원생, 교수, 연구원; ③ 통계학은 알지만 통계분석을 위한 컴퓨터 패키지프로그램인 SPSS에 익숙하지 않은 사람 등이다.

이 책이 시중에 나와 있는 SPSS사용법 등의 책과 구별되는 점은 저자들의 경험을 그대로 전수 받을 수 있다는 점이다. SPSS를 잘 다루는 사람으로서 SPSS 회사로부터 추천을 받은 ‘SPSS SIG(Special Interesting Group) Member’와 우리나라 최초의 ‘사회조사분석사 1급’이 직접 제작에 참여하였다. 또한 SPSS 회사로부터 SPSS를 쉽게 잘 다룰 수 있게 해주는 ‘우수교재’라는 추천도 받았다. 이 책으로 최대의 효과를 얻기 위해서는, 각 장에 실려 있는 예제를 일일이 따라 하고, 제시된 연습문제를 반드시 풀어보는 것이 좋다. 책에 나와 있는 연습문제를 스스로의 힘으로 해보고 나면, 이와 유사한 다른 자료를 분석하는데 많은 도움이 될 것이다.
이 책이 나오기까지 여러분의 도움이 있었기에 이 자리를 빌려 감사의 말씀을 드리고자 한다. 이 책을 내기 위해 사용된 SPSS 14.0K판을 제공하고 책의 가치를 인정하여 우수도서로 추천해주신 SPSS KOREA에 감사드린다.

2008년 3월
저자 대표 보건통계학박사 정 영 해

제1부 준비

제1장 기본개념

제1절 데이터(data)에 대하여 5
1. 표본이란 무엇인가? 5
2. 케이스란 무엇인가? 5
3. 분석단위란 무엇인가? 6
4. 변수란 무엇인가? 6
5. 코드북은 무엇인가? 10
6. 부호화란 무엇인가? 10
7. 전산화란 무엇인가? 10

제2장 SPSS 시작하기

제1절 SPSS에 대하여 15
1. SPSS란 무엇인가? 15
2. SPSS작업과 작업결과 16

제2절 SPSS 사용하기 16
1. SPSS 시작하기 16
2. SPSS의 Windows(창) 17
3. 분석대화상자 20

제3절 SPSS 활용 22
1. 피벗표와 도표 편집창의 활용 ― 빈도표의 편집 22
2. SPSS의 도구 단추 24

제3장 데이터 관리

제1절 데이터 소개 31
1. 사회과학분야의 데이터 31
2. 가상의 데이터 32
3. 청소년 데이터 32

제2절 데이터 작성 34
1. 데이터 편집기 창에 직접 입력하여 원자료 만들기 34
2. 변수보기 시트 40
3. 완성된 데이터시트 저장하기 43
4. 문서편집기에서 입력한 원자료를 데이터시트로 불러들이기 45
5. 스프레드시트(Excel, Lotus 등)에 입력된 자료 불러들이기 54
6. 복수응답의 처리 55
7. 데이터 클리닝(data cleaning) 58

제3절 데이터 변환 65
1. 코딩 변경: 변수값의 변경 65
2. 변수 계산 72

제4절 데이터 편집 77
1. 케이스 정렬 77
2. 일부 케이스 선택 80
3. 데이터 파일 합치기 85



제2부 기술통계

제4장 빈도표와 교차표

제1절 빈도표 97
1. 빈도표 97
2. SPSS로 빈도표 만들기 98
3. 빈도표 보고하기 100

제2절 교차표 104
1. 교차표 104
2. SPSS로 교차표 만들기 105
3. 교차표 보고하기 109
4. 기초적 통계표 작성하기 109

제5장 기술통계량

제1절 중심경향의 측도 119
1. 평균 119
2. 중위수 121
3. 최빈값 122

제2절 산포의 측도 124
1. 범위 124
2. 분산 125
3. 표준편차 125
4. 사분위수범위 126

제3절 형태의 측도 127
1. 왜도 127
2. 첨도 127

제4절 SPSS로 기술통계량 구하기 128
1. SPSS로 대표값과 산포도 간단히 구하기: 기술통계 128
2. SPSS로 자세한 기술통계량 내기: 데이터 탐색 129

제6장 도표

제1절 이산형 변수의 도표 139
1. 막대도표 139
2. 원도표 144

제2절 연속형 데이터의 도표 149
1. 히스토그램 149
2. 줄기와 잎그림 도표 154
3. 상자도표 156
4. 산점도 161
5. 오차막대 도표 165



제3부 추리통계 및 통계적 분석

제7장 추정과 검정의 기본개념

제1절 추정 175
1. 점추정 177
2. 구간 추정 178
3. SPSS로 모평균 추정하기 179

제2절 검정 181
1. 가설검정의 기본개념 181
2. 가설검정의 절차 192

제8장 t-검정

제1절 단일표본 t-검정 197
1. SPSS로 평균에 대한 단일표본 t-검정하기 197

제2절 독립표본 t-검정 201
1. 가설 － 무엇을 검정하나? 201
2. 가정 － 언제 사용할 수 있나? 203
3. SPSS로 독립표본 t-검정하기 204
4. t-검정결과 보고하기 209

제3절 대응표본 t-검정 210
1. 가설 － 무엇을 검정하나? 210
2. 가정 － 언제 사용할 수 있나? 211
3.SPSS로 대응표본 t-검정하기 211

제9장 분산분석

제1절 일원배치 분산분석: 여러 독립표본 평균의 비교 219
1. 가설 － 무엇을 검정하나? 219
2. 분산분석표 221
3. 가정 － 언제 사용할 수 있나? 223
4. SPSS로 분산분석하기 223

제2절 다중비교 229
1. 여러 가지 다중비교 방법 230
2. SPSS로 다중비교하기 232
3. 분산분석 결과 보고하기 236

제10장 상관관계분석

제1절 산점도와 상관관계 241

제2절 상관계수 245
1. 가설 － 무엇을 검정하나? 246
2. 가정 － 언제 사용할 수 있나? 246
3. SPSS로 상관계수 구하기 246
4. 상관계수 보고하기 250

제11장 단순회귀분석

제1절 회귀분석의 기본개념 255
1. 왜 회귀분석을 하는가? 255
2. 독립변수와 종속변수 256
3. 기호의 정의 256
4. 회귀모형 257
5. 회귀계수 258
6. 결정계수 259

제2절 단순회귀분석 259
1. 가설 － 무엇을 검정하나? 259
2. 가정 － 언제 사용할 수 있나? 261
3. 평균의 추정과 새 케이스값의 예측 262
4. 회귀분석의 순서 263
5. SPSS로 단순선형회귀분석하기 264

제3절 잔차분석 268
1. 잔차분석 268
2. 잔차와 잔차산점도 269
3. SPSS로 잔차산점도 만들기 273

제12장 다중회귀분석

제1절 다중회귀분석 279
1. 왜 다중회귀분석을 하는가? 279
2. 회귀모형의 유의성 검정 279
3. 표준화 계수 280
4. 다중회귀분석의 순서 281
5. SPSS로 다중회귀분석하기 284
6. 회귀분석 결과 보고하기 292

제2절 더미변수를 이용한 다중회귀분석 293
1. 더미변수의 수 294
2. SPSS로 더미변수를 이용한 다중회귀분석하기 295

제13장 교차분석

제1절 교차분석 301
1. 두 변수의 독립성 301
2. 관찰빈도와 기대빈도 302
3. 자유도 304
4. 가정 － 언제 사용할 수 있는가? 305
5. SPSS로 두 범주형 변수의 관계 검정하기 306
6. 교차분석 결과 보고하기 308

제2절 대응표본 검정 309
1. 대응표본 309
2. 가설 - 무엇을 검정하나? 309
3. 가정 － 언제 사용할 수 있는가? 312
4. SPSS로 대응표본 검정하기 312

제3절 교차표 데이터의 분석 315
1. 교차표를 SPSS데이터로 만들기 315
2. 교차표 데이터의 분석 317

제14장 요인분석

제1절 요인분석 321
1. 가정 － 언제 사용할 수 있나? 321
2. 요인분석방법 322
3. 요인 수 결정 323
4. 요인회전 324
5. 요인 적재량 해석 326
6. 요인 이름 정하기 326
7. 요인점수 계산 327
8. SPSS로 요인분석하기 327
9. 결과 보고하기 335

제15장 신뢰도분석

제1절 신뢰도 341
1. 측정과 도구 341
2. 확률오차와 비확률오차 342
3. 신뢰도와 타당도 343
4. 확률오차의 특성 345

제2절 신뢰도분석 346
1. 신뢰도 평가방법 346
2. SPSS로 신뢰도분석하기 353



부록 A 이론적 배경

제1절 분포 363
1. 이항분포 363
2. 정규분포 364
3. t-분포 368
4. 카이제곱분포 369
5. -분포 370

제2절 추정 372
1. 신뢰구간 372
2. 모비율의 추정 375
3. 모분산의 추정 376

제3절 검정통계량 378
1. 단일표본 t-검정 378
2. 독립표본 t-검정 378
3. 대응표본 t-검정 380
4. 분산분석 381
5. 상관관계분석 384
6. 단순회귀분석 386
7. 다중회귀분석 392
8. 교차분석 393

제4절 표본크기의 결정 395
1. 허용오차 395
2. 표본크기 공식 395
3. 표본크기공식의 특성 397
4. 제Ⅰ,Ⅱ종 오류를 고려하여 표본크기 정하기 398

부록 B 설문지와 코드북
청소년 종합실태조사 설문지 401

‘어머니와의 관계[mother]’와 ‘자아존중감점수 [self]’간의 관계를 알아보기 위해 산점도를 그려보자.

<그림 6-22> 산점도 대화상자에서 축과 축에 각각 변수를 지정하면 된다. 여기서 축에는 나중에 일어나는 것이나 가변성이 있는, 즉, 영향을 받는 변수(종속변수)를 지정하는 것이 좋고, 축에는 먼저 발생된 것이나 이미 정해져서 바뀌지 않는, 영향을 주는 변수(독립변수)를 지정하는 것이 좋다. 이 예제에서는 어머니와의 관계는 축에, 자아존중감점수는축에 지정하기로 한다. 을 클릭하면 산점도가 나타난다.
<그림 6-22> 산점도 대화상자
<출력 6-11> 어머니와의 관계와 자아존중감점수의 산점도
이 산점도에서는 다음과 같은 내용을 알 수 있다.
① 어머니와의 관계는 17점에서 48점 사이에 분포되어 있으며, 자아존중감점수는 14점에서 40점 사이에 분포되어 있다.
② 관계가 뚜렷하게 보이지는 않지만 어머니와의 관계가 높은 케이스는 자아존중감도 높은 경향이 있다.

이처럼 산점도는 두 변수간의 관계를 나타내주기는 하지만, 평면상에 나타내는 도표이기 때문에 각 점이 하나의 케이스를 나타내는 것인지 여러 개의 케이스를 나타내는 것인지는 알 수 없다는 단점이 있다.

예 제
6-11어머니와의 관계 [mother] 와 자아존중감점수 [self] 의 산점도를 성별 [v1]에 따라 구분하여 나타내보자.

먼저 <예제 6-10>처럼 축과 축을 지정하고, 산점도 대화상자에서 에 성별(v1)을 지정한다. 을 클릭하면 성별에 따라 다른 색으로 나타낸 산점도가 출력된다. <출력 6-12>의 산점도는 색깔과 모양을 도표편집기에서 편집한 것이다.
<그림 6-23> 산점도 - 점표시 기준변수
<출력 6-12> 어머니와의 관계와 자아존중감점수의
산점도: 성별로 나타냄
이 산점도를 보면, 남녀 모두 어머니와의 관계 점수가 높을수록 자아존중감점수가 높게 나타나는 경향이 있음을 알 수 있다. 그러나 성별에 따라 큰 차이는 없는 것으로 생각된다.