티스토리

사회혁신과 나눔

검색하기

블로그 홈

사회혁신과 나눔

unibranding.tistory.com/m

유니브랜딩 님의 블로그입니다.

구독자: 1

방명록 방문하기

주요 글 목록

SPSS Output Interpretation 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 6.
The Research Onion Model 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 6.
self serving bias 자기본위편향 자기 본위 편향은 사람들은 성공에 대한 원인은 내부에 돌리려는 경향이 있고 실패에 대한 원인은 외부에 돌리려는 경향이 있다는 것을 의미한다. 이 편향은 우리 자신은 성공에 대해 자신의 공로는 인정하면서 실패에 대해서는 어떠한 책임도 히피하려는 이유를 설명해준다. 예를 들어테니스선수가 그의 시합에서 이겼을 때 나는 내가 훌륭한 선수이어서 우승했어 라고하는 반면에 진 선수는 심판이 불공평해서 나는 졌어 라고 말한다. 자기 본위 편향은 자존심의 지지로서 간주될지도 모른다. 디른 말로하면 성공에 대해서는 자신의 공으로 돌리고 실패에 대해서는 외부의 탓으로 돌리는 것으로 기분이 나아진다는 것이다. 이것은 자기 위협이 증가할때 사람들이 자기 본위 편향을 내비치는 경향이 높아는지 것을 보여주는연구에 의해서 강화되어진.. 공감수 0 댓글수 0 2013. 4. 21.
hostile attribution bias 적대귀인편향 적대적 귀인 편향 이것은 개인이 타인의 모호한 행동을 인자하다기 보다는 적대적으로 해석하는 경향이 있다는 해석적인 편향으로 정의했다. 예를 들어 한 아이가 두명의 다른 아이들이 속삭이는 것을 목격했다면 그 두명의 아이들이 자신에 대해서 이야기 하고 있다고 추측하면서 심지어 그 두명의 아이의 행동이 잠재적으로 온화하다 할지라도 아이는 그 두명의 아이가 적대적 의도의 귀인을 가지고 있다고 생각한다. 적대적 귀인 편향과 공격성 간에서 연관성이 있다. 그로인해 누군가의 행동을 적대적으로 해석하려는 경향을 가지고 있는 사람들은 공격적으로 행동을 취하는 경향이 또한 높다는 것을 보여주는 연구가 있다. 공감수 0 댓글수 0 2013. 4. 21.
Expectancy value theory 기대값 이론 기댓값이론은 원래 대상과 행동에 대한 개인의 태도를 설명하고 예측하기 위해서 만들어졌다. 최초 심리학자 마틴 피스바인의 연구로 이론에서는 믿음과 가치에 대한 평가에 근거해서 태도는 발달되어지고 수정되어진다고 말한다. 주요하게 이론은 태도 발달내에서 발생된 정신적 계산을 결정해준다. 기댓값 이론은 다른 이론을 발달하는데 이용되어왔고 아직도 연구의 수많은 분야내에서 오늘날 유용하게 이용되고 있다. 기댓값은 3가지 기본 요소를 가지고 있다 . 먼저 개인은 어떤 항목이나 행위에 대한 한가지 믿음을 발달시킴으로 그 항목이나 행위에 대한 새로운 정보에 반응한다. 만약에 한 가지 믿음이 벌써 존재하고 있다면 새로운 정보에 의해서 수정될 수도 있고 그럴 가능성이 가장 높다. 두 번째 개인은 어떤 믿음이 기반을 두고 있.. 공감수 0 댓글수 0 2013. 4. 21.
구조방정식의 t 검정과 Z 검정의 의미 구조방정식 초기에 t 검정은 원래는 student t 분포를 이용한 t 검정을 지칭하는 것은 아니었다. test value 의 약자이었을 뿐이다. 실제의 검증값으로 이용한 검증통계량은 t 가 아닌 Z 검정이었다. 그러나 구조방정식에서 사용되는 표본크기가 대표본이기 때문에 실제에서 t 검증통계량의 경계값이나 Z 검정 통계량의 경계값 Critical values 이나 별 차이가 없고 출력물에서 test value 를 t value 로 인쇄되는 탓에 Z 검정값이 t 검정값으로 오해되었다. 공감수 0 댓글수 0 2013. 4. 21.
Heywood case 1. 구조방정식의 개별모형평가시 추정된 분산이 음수인 경우 2. 탐색적 요인분석에서 상관 또는 공유값 ( communality ) 가 1 인 경우를 Heywood case 라 하며 1보다 큰 것을 Ultra Heywood case 라 한다.[출처] Heywood case|작성자 isabella 공감수 0 댓글수 0 2013. 4. 21.
‘표준편차’를 구하는 방법 ① 하나하나의 데이터에서 평균을 뺍니다. (=편차)② 편차를 제곱합니다. (=편차제곱)③ 모든 편차제곱을 합합니다. (=편차제곱합)④ 편차제곱합을 데이터수로 나눕니다. (=분산)⑤ 분산의 루트(제곱근)을 구합니다. (=표준편차) 공감수 0 댓글수 0 2012. 11. 8.
검사특성곡선(檢査特性曲線: test characteristic curve) 능력척도와 진점수 사이의 함수관계를 나타내는 곡선. 같은 능력을 지닌 피험자가 검사를 구성하는 각 문항에 정답할 확률을 합하여 그린 곡선으로, 일반적으로 단조증가함수의 형태를 띤다. 검사특성곡선의 형태는 능력척도 위의 피험자 능력 점수들의 빈도분포에 의존하지 않는다는 특성을 지닌다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
검사정보함수(檢査情報函數: test information function) 검사가 측정대상인 피검자의 잠재적 특질을 얼마나 정확하게 추정할 수 있는가를 나타내는 함수. 검사정보함수는 문항반응으로부터 구할 수 있는 최대 정보량을 나타내며, 주어진 능력수준에서의 검사정보는 그 능력수준에서의 문항정보들의 총합이다. 검사정보함수의 수학적 공식은 다음과 같다. I(θ) : 능력수준 θ에서의 검사정보의 양 Ii(θ): 능력수준 θ에서의 문항 i가 가지는 정보의 양 N : 검사를 구성하는 문항수 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
검사불안(檢査不安: test anxiety) 검사 상황에서 피검자가 느끼는 불안. 지나치게 높은 불안은 피검자를 긴장시키고 정서적으로 불안정하게 하여 제대로 능력을 발휘하지 못하는 결과를 가져온다. 검사 불안은 인지적 요소인 걱정과 정서적 요소인 불안감의 두가지 구성요소로 이루어졌다고 본다. 인지적 요소는 부정적 자기지향적 사고, 즉 결과에 대한 걱정을 나타내며 정서적 요소는 부정적인 감정과 생리적 반응을 포함하고 있다고 본다. 검사불안은 대처 기술을 습득함으로 해소시킬 수 있다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
개인내-개인간 요인(個人內-個人間要因: within subject - between subjects factor) 개인내 요인이란 검사조건이나 상황에 따라 달라지는 개인의 특성을 의미하고 개인간 요인이란 서로 다른 개인들 간의 차이를 나타내는 특성을 의미함. Intra-subject와 inter-subjects 요인과 같은 말이다. 실험설계시 개인내 요인은 반복측정설계를 사용하는 경우에 생긴다. 같은 피험자들을 반복적으로 사용하는 경우 피험자가 달라서 생겨나는 오차변산의 양이 줄어들기 때문에 효율적인 설계방법일 수 있다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
개별지능검사(個別知能檢査: individual intelligence test) 개인 단위로 지능을 측정하기 위해 만든 검사로서 집단지능검사와 대비되는 형태의 지능검사. 한사람의 피검자를 대상으로 훈련된 심리학자가 실시하여 보다 개인의 지적 능력을 정확하게 측정할 수 있고 지적인 능력 이외에 성격이나 행동 패턴등을 관찰할 수 있어 개인을 다각적으로 이해하는데 효과적이기 때문에 임상 장면에서도 유용하게 사용된다. 개별지능검사는 지필문항보다는 구두문항이 많이 포함되어 있기때문에 개인의 읽기나 쓰기 능력 때문에 발생되는 오염 효과를 줄일 수 있다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
개별기술적 접근(個別記述的接近: idiographic approach) 양적 연구에서와 같이 개인을 어떤 평균치에 의해 나타낼 수 없다는 신념에 기초하여 개인의 특유한 행동들과 일반적 행동들을 알아내기 위한 연구방법. 대표적인 것으로 사례연구법이 있다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
개방형 질문(開放型質問: open-ended question) 반응을 위한 선택지가 미리 준비되지 않고 반응자가 자유롭게 자신의 의견을 나타낼 수 있도록 만든 문항 형태. 비구조화된 질문지에서 반응자로부터 다양한 반응을 얻어내기 위한 목적에서 사용한다. 또한 교수현장이나 면접시에 적극적인 참여를 유도하는 방법으로 사용할 수 있다. 그러나 반응자에게 검사자가 원하는 반응 체계에 관한 정보를 제공할 수 없기 때문에 연구와 전혀 관련이 없는 반응들이 나오는 것을 통제하기가 어렵다. 공감수 0 댓글수 1 2012. 4. 6.
개방형 분포(開放型分布: open-ended distribution) 원자료로 빈도분포를 그렸을 때 급간의 상한계나 하한계의 끝이 정해지지 않은 무한대의 값을 가져서 한계를 지울 수 없는 분포. 예를 들어, 학습실험에서 어떤 피험자가 정답에 대한 반응을 하지 않아 시간을 결정할 수 없게 되어 반응시간의 상한계가 정해질 수 없는 경우가 있다. 이때 반응시간별 피험자들의 빈도를 가지고 분포도를 그릴 때 나타날 수 있는 분포가 개방형 분포이다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
강제선택형 문항(强制選擇型問項: forced-choice item) 문항에 대한 반응 선택지들이 피검자에게 모두 해당되거나 모두 해당되지 않더라도 가장 근접하는 하나를 꼭 선택하게 하는 문항 유형. 강제선택형 문항은 피검자의 편파적인 반응경향성을 줄이기 위해 개발되었다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
가설검정(假說檢定: hypothesis testing) 연구자가 수립한 가설의 진위를 경험적 자료에 기초하여 결정하는 추론과정. 과학적 연구에서 가설검정은 주로 통계적 추론절차를 사용하는데 이론이나 선행연구 결과에 근거하여 형성된 개념적 연구가설은 통계적 가설로 전환되어 수식으로 표현된다. 통계적 가설검정에서는 아무런 효과가 없다 혹은 차이가 없다는 모집단의 특성을 나타내는 영가설을 기준으로 제시하고 그것을 기각하거나 수용하기 위해 표본자료를 수집한다. 표본 통계치를 가지고 모집단 가설의 타당성을 확률적으로 추리하여 평가한다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
가설(假說: hypothesis) 연구 대상인 현상, 또는 모집단의 특성에 대한 잠정적인 진술문. 가설은 아직은 검정되지 않은 상태로서 경험적 증거에 의해 타당하게 지지되면 원리나 이론이라고 불리우게 된다. 한 연구의 가설은 연구 문제에 대해 제안된 아직은 검정되지 않은 잠정적인 해답이라고 할 수 있다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 6.
R을 이용한 라면맛에 대한 주성분분석(PCA) 개요: 주성분 분석(PCA, Primary Components Analysis)의 흐름 1. 주성분과 주성분 점수를 구한다. 2. 분석 결과의 정도를 확인한다. 3. 분석 결과를 검토한다. 각 라면에 대하여 면발, 라면 그릇의 모양(크기), 국물맛에 대한 점수가 있다고 한다면, 3개의 변수(면, 그릇, 국물)를 가지고 PCA 분석(맛에 대한 종합점수 구하기)을 해보자. 1) 면, 그릇, 국물이 맛에 끼치는 영향은 어느 정도일까? 면, 그릇, 국물에 대한 표준화 작업을 진행한다. => 평균과 표준편차를 구해서 표준점수를 산출한다. 각 변수에 대한 상관행렬을 구해서 고유치, 고유벡터를 구한다. => 고유치가 크다 = 분산정도(분산 기여율)가 크다 = 점수에 큰 영향을 끼친다 2) 면, 그릇, 국물이 끼치는 .. 공감수 1 댓글수 1 2012. 4. 1.
만화로 쉽게 배우는 인자분석 - SHIN TAKAHASHI '탐색형' 데이터 분석의 흐름1. 주위에 데이터가 있다.2. 이들 데이터를 다양한 분석 방법을 통해 이리 저리 분석해 본다.3. '아무래도 세상은 이런 것 같아' 라는 것을 후천적으로 알게 된다.4. 분석결과를 발표한다. '검증형' 데이터 분석의 흐름1. 가설을 세운다.2. 가설의 옳고 그름을 판단하기 위해 데이터를 모아 분석해 본다.3. 가설의 옳고 그름을 안다.4. 분석결과를 발표한다. - p48 '실태'를 묻고해 본 적이 있는지? 가지고 있는지?언제 구매했는지? 어디서 샀는지? 등 '의식'을 묻기만족 or 불만족인 점만족 or 불만족인 이유, 가치관 등 '속성'묻기성별,연력,미혼,기혼,수입,최종학력,가족구성 등 - p55 주성분 분석의 흐름1. 주성분과 주성분 점수를 구한다.2. 분석 결과의 정도를.. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
Factor analysis_인자분석 자기가 알고 있는 것을 누구나 알 수 있도록 말로 표현하는 것은 어렵고, 글로 기술하는 것은 더 어렵다.통계관련 지식이 부족하다는 것을 알면서도 이제까지 계속 모른척해왔는데, 이제는 제대로 알아서 말로 표현하고, 글로 기술할 수 있도록 노력해야겠다. 연구생, 석사때부터 데이터 분석때 빠지지 않았던 인자 분석.데이터 해석 테크니컬 북이라는 모리씨가 쓴 책에서 소개하고 있는 인자분석을 정리해보았다. 인자 분석이란, 변수간의 상관행렬에 기초하여, 그들의 관계를 규정하고 있는 잠재변수를 추출하기위한 해석법이다. 인자 분석의 목적은 아래의 2가지로 요약할 수 있다. 첫째, 심리학 분야에서 인간의 능력, 인격, 태도, 욕구, 행동 등의 개인차나 상황에 의한 차이를 설명하는 유효한 인자를 찾는 것과 인간이 여러 대상.. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
Structural Equation Model -구조방정식모형, 공분산구조분석- 논문에서 데이터 분석과 해석관련해서 유용한 모델로 사용되고 있는 SEM에 관해서 정리하려고 한다.앞으로는 통계적 지식을 명확하고 정리하여 논문을 쓸때나 세미나에서 발표때 망설임이 없도록 해야겠다. SEM은 직접적으로 측정할 수 없는 잠재변수를 도입하여, 잠재변수와 관측변수와의 인과관계를 파악하여, 사회현상과 자연현상을 이해하기 위한 통계적 접근방법. 인자분석과 다중회기분석(패스 분석)의 확장. 연구자가 상정한 인과에 관한 가설을 가설을 모델화한다. 구체적으로는 아래의 3가지 정보를 얻을 수 있다.1. 모델(가설)의 타당성의 검토2. 모델 수정에 대한 제언3. 인과의 크기와 강도의 측정과 검증 최근에는 공분산구조분석보다도 구조방정식모델이라 부름. 평균구조도 분석가능하기에 공분삭구조분석으로는 오해를 불러일으.. 공감수 1 댓글수 0 2012. 4. 1.
가변수(假變數: dummy variable) 변수가 범주형일 경우 각 범주들을 지칭하기 위해 만들어진 변수로 각 범주에 속하느냐 아니냐에 따라 0이나 1의 값을 갖는 변수. 한 연구에서 변수의 범주가 몇 개냐에 따라 가변수의 개수가 결정되는데 범주의 수(k)에서 하나를 뺀 개수 만큼(k-1)의 가변수가 만들어질 수 있다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
가법모형(加法模型: additive model) 하나의 측정치가 여러 개의 구성요인을 갖는 경우에, 각 구성요인들이 서로 상관을 갖지 않아서 각 구성요인의 값 또는 효과의 합이 곧 측정치의 값이 되는 모형. 예를 들어, 준거변수의 값이 복수 요인에 의하여 영향을 받는 경우에 각 요인의 효과 사이에 상관이 없어서 각 요인효과의 합이 곧 준거변수의 값이 되는 경우를 말한다. 분산분석모형, 심리측정학의 진점수이론의 수학모형은 가법모형의 예이다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
9분점수(구분점수: stanine scores) 일종의 표준점수로서, 평균이 5이고 표준편차가 2인 정상분포를 참조하여 ½ 표준편차의 구간을 1점구간으로 표현하여 9개의 구간으로 척도화한 점수. 구분점수는 1에서 9까지의 구간점수를 가지며 5점 구간에 평균치가 포함된다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
2요인설계(二要因設計: two-factor design) 여러개의 독립변수들의 효과를 동시에 검정하는 요인설계법(factorial design) 중에서 가장 단순한 형태의 실험설계법. 두 개의 독립변수들의 효과를 동시에 검정할 수 있다. 또한 두가지 독립변수들을 동시에 다루기 때문에 이들간의 상호작용효과도 검정할 수 있는 장점이 있다. 이와 같은 형태의 설계법은 각 독립변수가 포함하는 수준의 개수를 가지고 제시한다. 예를 들어, 성별효과와 3가지 처치효과의 차에 대한 실험의 경우 2×3 요인설계라고 부른다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
1종오류(一種誤謬: Type I error) 통계적 가설검정시 발생할 수 있는 두 가지(일종, 이종) 가능한 오류 중의 하나로, 연구자가 상정한 영가설이 실제로 참임에도 이를 기각할 확률. 예를 들어 모집단에서 집단간의 평균을 비교하는 경우에 모평균에는 실제로 차이가 없음에도 표본자료의 분석결과 모집단간 차이가 있다고 판단하는 오류를 말한다. 일종오류는 유의도 수준 α에 따라 크기가 결정되므로 α-오류라고도 한다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 4. 1.
내가 통계를 공부하는 이유 통계는 경영 의사결정에 보조도구다. 보조 도구 가운데 큰 영향을 끼친다. 통계는 그냥 자료일 뿐... 그것을 활용하는 것은 사람이다. 적어도 틀(frame)을 제대로 파악해야 한다. 그동안 내 통계 수준이 떨어진 이유... '두려움'에 대한 '선입견' 이다. 공감수 0 댓글수 0 2012. 1. 31.
요인분석이란? 요인분석은 인자분석이라 불리기도 하며, 자연현상을 간결한 방법으로 파악하여 주어진 현상에 대한 설명을 작은 수의 요인을 통해서 설명하는 간결의 원리이다. 자연현상과 사회현상의 상호관계 밑에 놓여있는 변수간의 상호관련성을 유형화 시켜 판단해 본다든가, 어떤 복잡한 현상의 구조를 간단하게 파악하고자 할 때 쓰이고 있다. 즉, 상호 연관된 다수개의 다변량 변수들 간의 공분산관계로부터 적은 수(보통2~3개)의 잠재적이고 가상적이며 관측 불가능한 요인을 추출해 내는 다변량 분석법으로 변수들 간의 상관관계를 이용하여 서로 유사한 변수들끼리 묶어주는 방법이다. ❤ 요인 : 서로 상관계수가 높은 변수들끼리 모아서 작은 수의 변수집단으로 구분한 것. 공감수 0 댓글수 0 2012. 1. 9.

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.