연속변수간의 관계 검증 :상관분석 과 목 명 : 간호연구 및 통계 담당교수: 홍윤경

목 차 상관분석의 이해 Pearson의 상관분석 단순상관분석과 편상관분석 단순상관분석 실습 편상관분석 실습 신뢰도 분석 연구결과의 해석 연구결과보고서 형식 연구결과보고서 채점 기준

상관분석

Spearman’s rho, Kendall’s tau-b 상관분석의 이해 연속변수들 간의 관계를 검증하는 방법으로 두 변수를 서로 동등한 입장에서 분 석한다 : 변수와 변수 간의 관계가 상관(correlation)인지를 알 수는 있으나 인 과는 알 수 없다. 두 변수의 관계가 상관인지, 인과인지를 결정하는 것은 오로지 연구자에 의해 결 정되며 이론적 또는 통념적으로 두 변수의 관계가 검정되어야 한다. ->다른 사람이 보았을 때도 인정이 되어야 한다는 의미 상관분석의 종류 모수적 방법 비모수적 방법 Pearson의 상관분석 Spearman’s rho, Kendall’s tau-b 두 연속형 자료 중 적어도 한 개는 정규성을 갖는다는 가정을 전제로 하며 표본수가 30이상이라면 정규성 검정 없이도 이 방법을 사용할 수 있다. 정규성을 만족하지 못하는 두 연속형 자료 혹은 순위척도일 경우 사용하는 방법이다

Pearson의 상관분석 두 연속형 변수의 상관의 정도에 대해 알려준다. Pearson의 상관계수(correlation coefficient :r) - 두 연속변수 사이의 선형관계를 나타내는 척도 - -1~+1사이의 값을 가진다. - 양수는 양의 상관관계, 음수는 음의 상관관계를 의미한다. 1) 상관계수r이 1에 가까움: 두 변수의 상관관계는 직선에 가깝게 뚜렷해진다 2) 상관계수r이 -1에 가까움: 완전한 역상관관계에 가까워진다. 3) 상관계수 r이 0에 가까운 값: 두 변수의 관계는 전혀 선형적이지 않다. 즉, 양의 상관관계도, 음의 상관관계도 규정할 수 없는 관계를 의미한다. <출처: google image>

Pearson의 상관분석 상관계수 r의 이해 - 상관계수 r은 오로지 상관의 정도만을 의미한다 - +1과 -1은 100%의 상관성을 보여주며 한 변수를 알 때 다른 변수의 값을 100% 정확하게 예측할 수 있음을 의미한다. - 하지만 상관계수 r은 직선의 기울기를 의미하는 것은 아니다. 실제 기울기가 적 으면 한 변수가 다른 변수에 큰 영향을 미친다고 보기 어렵다. 기울기를 추정하 기 위해서는 회귀분석을 해야 한다. <출처: google image>

Pearson의 상관분석 1.0 ≥ r ≥ 0.7 매우 강한 양의 상관관계 0.7 ≥ r ≥ 0.3 강한 양의 상관관계 - 강도 - 방향 1.0 ≥ r ≥ 0.7 매우 강한 양의 상관관계 0.7 ≥ r ≥ 0.3 강한 양의 상관관계 0.3 ≥ r ≥ 0.1 약한 양의 상관관계 0.1 ≥ r ≥ -0.1 상관관계 없음 -0.1 ≥ r ≥ -0.3 약한 음의 상관관계 -0.3 ≥ r ≥ -0.7 강한 음의 상관관계 -0.7 ≥ r ≥ -1.0 매우 강한 음의 상관관계 <출처: google image>

단순상관분석과 편상관분석 단순상관분석 - 두 개의 변수의 관계에 대해서 상관관계를 검증하는 방법. - 2개의 변수가 사용된다. - 중간에 다른 변수의 영향력이 있을 때 이를 통제(제거)하고 나머지 두 개의 변수의 상관관 계만을 검증하는 방법. - 3개의 변수가 사용된다. 소진 이직의도 이직 의도 소진 연령 체중 신장 연령 체중 신장

단순상관분석 실습 연구문제: 간호사의 조직몰입과 직무만족 간에 상관관계가 있는가? (예제 3-1) 연구가설 - 귀무가설: 조직몰입과 직무만족 간에는 상관관계가 없다. - 연구가설: 조직몰입과 직무만족 간에는 상관관계가 있다. 메뉴의 분석-상관분석-이변량 상관계수 클릭 <출처: google image>

단순상관분석 실습 상관관계를 보고자 하는 연속형 변수를 변수칸으로 이동-옵션-평균과 표준편차 표시-계속-확인 상관관계를 보고자 하는 연속형 변수를 변수칸으로 이동-옵션-평균과 표준편차 표시-계속-확인 <출처: google image>

단순상관분석 실습 결과보기 <기술통계량> 각 변수의 평균, 표준편차, 표본 수 등 확인 <상관계수> 상관계수값, 유의확률 확인 의미있는 상관계수의 경우 옆에 [*]가 표시된다. 두 변수가 상관관계가 존재한다면 유의확률이 .05보다 작아야 하며 이는 귀무가설을 기각하고 연구가설을 채택함을 의미한다. <출처: google image>

단순상관분석 실습 결과표 작성 <표 1> 간호사의 조직몰입과 직무만족도의 관계 (N=335) 변수 조직몰입 .541** (p<.001) ** p<.01 변수가 여러 개일 경우 이렇게 표 밖에 표시하기도 한다. <출처: google image>

편상관분석 실습 연구문제: 신생아의 제태기간과 체중은 상관관계가 있는가? (예제 3) 연구가설 - 귀무가설: 제태기간과 체중간에는 상관관계가 없다. - 연구가설: 제태기간과 체중간에는 상관관계가 있다. 메뉴의 분석-상관분석-편상관계수 클릭

단순상관분석 실습 상관관계를 보고자 하는 연속형 변수를 변수칸으로 이동, 통제하고자 하는 변수 를 제어변수칸으로 이동-옵션-평균과 표준편차, 0차 상관 표시-계속-확인 * 0차 상관 : 통제변수를 포함한 모든 변수 간의 단순상관분석 을 하라는 의미 <출처: google image>

단순상관분석 실습 결과보기 <기술통계량> 각 변수의 평균, 표준편차, 표본 수 등 확인 <상관계수> 상관계수값, 유의확률 확인 지정않음은 0차 상관의 결과로 단순상관분석한 것이다 0차 상관일 때 체중과 제태기간은 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 신장이라는 변수를 통제한 상태에서 체중과 제태기간은 r=.309 (p=.001)로 양의 상관관계가 있었다. <출처: google image>

단순상관분석 실습 결과표 작성 <표 1> 신생아의 제태기간과 체중간의 관계 (N=114) 변수 제태기간 체중 1 .309 (.001) <출처: google image>

신뢰도 분석

신뢰도의 이해와 측정방법 측정도구의 신뢰도 - 측정도구가 얼마나 일관성 있게 측정되었는지를 나타내는 것 - 신뢰도가 높다: 이 설문 문항을 여러 번 반복측정해도 동일한 결과가 도출된다는 것을 의미한다. 신뢰도 측정방법 - 재측정 신뢰도: 동일한 측정도구를 이용하여 동일한 상황에서 동일한 대상자에게 일정한 기간을 두고 반복측정한 후 측정치가 서로 동일한지를 평가하는 방법 - 반분신뢰도: 동일한 개념에 대해 여러 개의 측정문항으로 측정하는 경우 전체 측 정문항을 임의로 반으로 나눈 후 두 집단의 측정치들의 상관관계를 분석하는 방법 - 문항분석법: 동일한 개념에 대해서 여러 개의 측정문항으로 측정하는 경우 모든 문항의 총합과 각 문항 간 상관관계를 분석하는 방법

신뢰도의 이해와 측정방법 - 크론바 α(Cronbach’s α) 1) 동일한 개념에 대해서 여러 개의 측정문항으로 측정하는 경우 해당문항을 구할 수 있는 모든 반분신뢰도를 구하고 이의 평균치를 산출한 수치이다. 2) 신뢰도분석에서 쓰이는 가장 일반적인 방법이며 편하다. 3) 계산시 문항수와 각 측정문항 분산, 총분산이 사용되며 상관계수가 작더라도 문 항수가 많아지면 크론바 α값이 1에 좀 더 가까워질 수 있다.

신뢰도의 이해와 측정방법 분석-척도-신뢰도 분석 클릭

신뢰도의 이해와 측정방법 크론바 α(Cronbach’s α) 측정방법 신뢰도 분석할 항목들을 항목 칸으로 이동-통계량-항목, 척도, 항목제거시 척도 표시- F검정 표시-Hotelling의 T제곱 표시-계속-확인

단순상관분석 실습 결과보기 <통계량> UBCNE의 신뢰도 값은 .896이므로 기준인 .60(집단수준)이상임. -> 이 측정변수들은 신뢰할 수 있음. <항목 총계 통계량> 항목이 삭제된 경우 크론바 α값을 봐야 함 : 이는 각 항목이 제거되었을 때 크론바 α값이 어떻게 변하는지를 보여줌. -> 각 항목을 제거해도 .880이상의 값을 유지하므로 제거할 변수는 없음.

단순상관분석 실습 결과보기 <분산분석> 크론바 α값을 보완하는 값으로 분 산분석의 결과를 이용함. 유의확률이 .000으로 나타난 것은 측정변수들 간에 차이가 있다는 것을 의미함->신뢰성이 다소 부족하다는 의미임. <Hotelling T 제곱 검정> 변수간의 평균이 동일한지를 검증하는 것 유의확률이 .000으로 나타난 것은 측정변수들 간에 차이가 잇다는 것을 의미함->신뢰성있는 측정이 이루어지지 않았다는 것을 보여줌. 일반적으로 크론바 α값이 중요한 검정값이므로 분산분석 결과 위와 같은 결과가 나왔다 할 지라도 크론바 α값을 이용하게 된다.

연구결과의 해석 지지된 결과의 해석: 연구가설이 통계적인 유의성 검증을 통해 지지받은 경우 연 구자는 결과를 해석하기 가장 쉬우나 가설검증은 확률에 기초를 둔 것이므로 언 제나 귀무가설이 진실일 확률을 무시해서는 안 된다. 따라서 기대한 결과를 얻었 다 할 지라도 해석은 잠정적이어야 하며 신중을 기해야 한다. 유의하지 않은 결과의 해석: 예측한 가설이 지지받지 못한 이유를 찾아내야 한다. 주 원인은 귀무가설이 진실인 경우와 제2종 오류(거짓인 귀무가설을 채택하는 오류)이다. 왜 오류가 발생했는지 원인을 찾는 것이 중요하다. 제2종 오류가 발 생되는 원인은 주로 가설 전개 상의 문제, 이론적인 약점, 연구방법 상의 결점, 외생변수의 영향, 표본선정, 적은 표본 수, 부적절한 통계기법 등이다. 가설로 설정되지 않은 내용의 해석: 논리적 사고의 결여나 이론상의 오류에서 기 인한다. 선행연구와 비교, 다른 이론의 탐색, 자료수집과 분석절차에 대한 비판 적 사고가 필요하다. 그 후 결과에 대한 임시적인 해석을 하고 다음 연구에서는 이 결과가 어떻게 검증될 수 있는지에 대해 제안한다.

연구결과의 해석 혼합된 결과의 해석: 일부 가설은 지지되고 나머지는 지지되지 않은 경우, 측정 도구에 그 가설이 채택되기도 하고 기각되기도 하는 경우이다. 이론적 논리의 문 제성 여부, 다른 대안적 이론의 존재, 측정도구의 타당도나 신뢰도상의 문제가 없는지를 살펴봐야 한다. 해석상의 기타 문제: 연구결과의 일반화는 모든 연구가 지향하는 부분이다. 표본 으로부터 얻은 자료의 결과를 전체 모집단에 적용하는데 있어 어느 정도까지 적 용할 수 있는지를 밝혀야 한다.

연구보고서 형식(교재 p.244 참조) 초록 서론 문헌고찰 연구방법 참고문헌 결론 및 제언 논의 연구결과 부록 * 분량: A4용지 20매 내외(신명조 10point, 줄 간격 160%)

연구결과보고서 채점 기준 연구결과 보고서의 구성이 적절하고 체계적인가?(2점) 연구문제와 연구방법은 일치하는가?(2점) 결과 분석 시 올바른 통계방법을 사용하였는가?(2점) 자료 수집 시 윤리적인 면을 고려하였는가?(2점) 연구결과 작성 시 연구문제에 대한 대답이 이해할 수 있도록 서술되었는가?(2점) 밝혀진 현상에 대한 논의가 적절한가? (2점) 결론이 적합하게 기술 되었는가?(2점) 간호학문의 발전에 기여하는가?(2점) 참고문헌을 APA양식에 맞추어 기록하였는가?(2점) 연구수행이 가능하도록 계획되었는가?(2점) 총 20점