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토크토크 맨처음 SPSS: 현장에서 바로 쓰는 교육·복지 통계분석
ISBN : 9791130421063
지은이 : 장경희
옮긴이 :
쪽수 : 570 Pages
판형 : 210*297mm
발행일 : 2014년 10월 17일


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책 소개
발랄하게 ‘통계’ 배우자. 그냥 따라 하면 된다! 평범한 우리는 통계라는 말만 들어도 머리가 묵직해진다. 내 무지함의 깊이가 들통 날까 두려워 차마 묻지도 못 한다. 설명을 들으면 이해할 것도 같다가도 돌아서면 새하얗게 ‘초기화’된다. 책을 찾아서 읽어 본다. 어렵다. ‘어차피 몰랐겠구나!’ 하고 정당화해 본다. 내 안에 소용돌이치는 이 많은 질문을 누군가 날 이해하고 공감해 주는 사람에게 묻고 싶다. 그것도 내 페이스대로 나갈 수 있도록….

이런 사람을 위해 만들었다.

통계 초보가 무엇을 어려워하는지 정확하게 짚어 아주 사소한 것까지 친절하게 설명한다. 평범한 우리의 말 못할 ‘총체적 가려움’을 해소해 준다. 현장 실무 과정을 스토리텔링 방식으로 재구성했다. 주인공인 교육복지 실무자 ‘나몰라’ 씨는 어느 날 갑자기 통계 업무를 맡게 된다. 동료인 ‘난알아’ 씨의 도움으로 특급 과외가 이뤄진다. 그러니 이들이 배우고 가르치는 내용을 그대로 따라 하면 된다.

통계는 현장의 실무자나 연구자들뿐 아니라 일반인들도 사회현상을 이해하고 어떤 행동을 결정할 때 사용하는 중요한 도구다. 통계의 기본 원리부터 SPSS 프로그램 사용 방법과 자료 해석, 보고서 작성까지, 두려워 말고 시작해 보자. 이 책이 첫 길잡이가 될 것이다.

이 책은 총 15주차의 일대일 과외 형식으로 내용을 구성했다. 1주차에서는 교육복지 실무자 ‘나몰라’ 씨가 통계분석이 필요한 업무를 지시받는 상황을 기술한다. 2주차에서는 상당 부분을 할애해 연구 설계와 관련된 연구방법론적 이슈들을 설명한다. 통계 프로그램과 통계분석은 실증 연구의 한 부분으로 이해해야 하며, 통계분석을 하는 사람은 이 분석의 결과가 어떻게 활용될 것인가에 대한 연구방법론적 이해가 반드시 필요하다. 3~4주차에서는 데이터 입력과 조작 과정에서 알아 두면 도움이 되는 팁들을 가능한 한 상세히 기술한다. 5~14주차에서는 기초 통계에서 일반적으로 다루는 기술통계와 추론통계에 대한 설명, 기초적으로 알아 두어야 할 통계분석들을 실제 데이터로 사용해 PASW에서 수행하여 보고서를 기술하는 과정을 보여 준다. ‘컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!’ 부분은 실제 데이터를 통계 프로그램으로 돌려 출력 결과를 저장하는 과정, ‘기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!’ 부분에서는 출력 결과를 일반적인 보고서에 포함하는 내용과 형식으로 정리하는 과정, ‘심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!’ 부분에서는 통계의 이론적 내용을 설명하면서 원리 이해를 도모했다. 각 장의 마지막에는 원리를 포함한 분석 내용을 정리한 ‘예시문’을 수록했다. ‘과제하기’에서는 원리를 공부한 뒤 다른 예제를 가지고 동일한 과정을 복습하도록 했다. 마지막 15주차에서는 앞에서 학습한 내용을 토대로 통계라는 것이 무엇인지 요약하고 정리한다.

200자평
비전공자, 통계초보, 혹은 ‘숫자바보’에게 통계는 ‘넘사벽’ 같은 존재다. 통계 기초를 정확하게, 재미있게 마스터할 수 있도록 한 입문서이자 SPSS 활용서다. 교육복지 현장 실무실무자의 업무 과정을 스토리텔링 방식으로 구성했다. 관련 분야 학생, 실무자, 연구자들이 실무나 연구에서 바로 쓸 수 있도록 통계분석방법론의 기본 원리와 SPSS 사용 방법을 단계적으로 제시했다. 실제로 통계 이론부터 통계 자료를 수집하고, 분석하고, 해석해 보고서 작성까지 할 수 있도록 내용을 구성했다. 초급자들이 어려워하는 부분, 실수하는 부분 등을 상세하게 기술해 능동적인 자기주도학습이 가능하다.

지은이 소개
장로회신학대학교 사회복지학과 강의연구교수다. 연세대학교 도서관학과를 졸업했다. 교육학을 부전공했다. 졸업 후 포항공과대학교 도서관 사서, 경희대학교 도서관 사서, 한국환경기술연구원 사서연구원으로 근무했다. 대부분의 시간을 대학과 연구소에 몸담으며 직간접적으로 교육과 연구에 관련된 일을 했다. 대학도서관에서 일하면서 도서관전산시스템 개발과 정보관리에 관한 일을 하며 정보를 효과적으로 조직하는 방법을 익혔다. 이런 이력 때문인지 미국의 사회복지 현장을 남다른 시각으로 관찰하게 되었고, 이를 계기로 경영학부(Business School)의 정보시스템경영(Management of Information System) 분야의 이론과 틀을 사회복지학에 접목하는 연구를 하게 되었다. 사우스캐롤라이나대학교에서 사회복지학 석사학위를 받았다. 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스에서 사회복지학 박사학위를 받았다. 박사학위 논문은 “An understanding of the capabilities and limitations of technology-based solutions to child protective services: Using a knowledge-based and processoriented mediation model”로, 아동복지 실천을 지식경영 차원으로 분석해 정보를 효율적이고 유용한 실천지식으로 창조하는 지식경영의 노력이 필요함 밝히는 것이다.

한국에 돌아와 한국사회과학자료원 연구원으로 근무했다. 대학에서 사회복지학을 강의할 때 지식경영을 적용하고 있다. 학생들이 단순히 지식을 습득하는 것이 아니라 기존 정보를 이용해 새로운 지식을 만들어 내는 과정을 이해하고 스스로 그 능력을 함양하는 데 주의를 기울인다. 통계와 연구방법론을 강의한 경험을 통해 적지 않은 학생들이 통계를 다소 기계적 과정으로 생각하고 연구방법론과 연계해 이해하지 못하고 있다는 점을 발견했다. 그리하여 통계분석을 연구 및 실무 과정 상황에서 자세하게 설명하는 책을 쓰게 되었다. / 관심 연구 분야는 사회복지행정, 지역사회복지, 사례관리 등이고, 현재는 교회의 공공성(공동연구)에 관한 연구를 진행 중이다. 앞으로 지식경영 분야의 ‘신뢰’를 사회복지 현장에 적용해 연구할 계획이다. 주요 논문으로 “Technology could be harmful rather than beneficial: An empirical investigation of caseworkers’ perceptions using a knowledge management framework”(2015년 3월 출판 예정), “An understanding of optimal knowledge management for social work practice: Based on a process-oriented conceptualisation of knowledge integration”(2012)이 있다.

차례
책을 내며

서론: 이 책의 특징과 사용 방법

1주. 연구 프로젝트의 시작

2주. 연구계획부터 데이터 수집까지
1. 연구질문
2. 연구가설
3. 연구모델
4. 측정도구
5. 설문지 초안 만들기
6. 기초연구
7. 자료수집

3주. 데이터의 조직
1. 데이터 입력
1) SPSS에 직접 데이터 입력
2) 마이크로소프트 엑셀 이용
3) 외부에서 받은 SPSS 데이터 가져오기
2. 데이터의 가공
1) 더미변수 만들기
2) 나이 계산
3) 등간척도를 서열척도로 변환
4) 변수의 위치 변경
5) 변수 정의에 대한 수정
6) 역코딩
7) 지수화하기

4주. 기술 통계
1. 범주형 변수의 기술
1) 범주형 변수의 오류 검토와 데이터 가공
2) 범주형 변수의 요약과 기술
2. 연속형 변수의 기술
1) 연속형 변수의 오류 검토와 데이터 가공
2) 연속형 변수의 요약와 기술
(1) 분포의 형태
(2) 대표값
(3) 산포도·분산도
3. 과제하기
예시문: 범주형 데이터의 요약 기술
예시문: 연속형 데이터의 요약 기술

5주. 추론통계
1. 기술통계 vs. 추론통계
2. 세 가지 분포: 표본분포, 모집단분포, 표집분포
3. 표집분포의 확률분포모델들
1) z분포, 언제나 변함없는 ‘표준’ 모델
2) t분포, 자유도에 따라 확률분포가 달라지는 모델

6주. 범주형 변수에 대한 추정
1. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
2. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
3. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
4. 모비율 간의 ‘차이’ 추정
5. 과제하기
예시문: 범주형 변수에 대한 신뢰구간 추정

7주. 연속형 변수에 대한 추정
1. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
2. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
3. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
4. 과제하기
예시문: 연속형 변수의 신뢰구간 추정

8주. 독립표본 t검정
1. 간단한 설명: 추정 vs. 가설검정
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본분포
2) 독립변수에 따른 종속변수의 표본분포
3) 독립표본 t분석: 2집단 평균차에 대한 가설검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 독립표본 t-분석

9주. 일원배치 분산분석
1. 간단한 설명: 독립표본 t검정 vs. 일원배치 분산분석
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 종속변수의 표본데이터 기술
2) 독립변수에 따른 종속변수의 표본데이터 기술
3) 일원배치 분산분석: 3집단 평균차에 대한 가설검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 일원배치 분산분석

10주. 이원배치 분산분석
1. 간단한 설명: 상호작용효과를 검정하는 완전요인 모형 vs. 주효과만 포함한 가법모형
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본데이터 기술
2) 정규성검정을 위한 파일 분할
3) 이원배치 분산분석(완전요인모형: 상호작용을 포함한 모형)
4) 이원배치 분산분석(가법모형: 상호작용효과를 없애고 주효과만 포함한 모형)
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 이원배치 분산분석

11주. 단순회귀분석과 다중회귀분석
1. 간단한 설명: 독립변수의 값에 따라 종속변수의 값 예측해 주는 회귀식
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본데이터 기술
2) 잔차 생성 및 회귀분석 실행
3) 정규성검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본분포에 대한 기술통계
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 다중회귀분석

12주. 위계적회귀분석을 이용한 연구모델의 검정
1. 간단한 설명: 독립변수들의 그룹별 영향을 알아보는 위계적회귀분석
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 종속변수의 표본분포
2) 위계적회귀분석과 잔차 생성
3) 정규성검정
3. 위계적회귀분석과 관련된 설명과 정리
1) 모델 설계상의 오류
2) 서로 다른 연구모델에서 독립변수(성별)의 영향
4. 과제하기
예시문: 위계적회귀분석의 원리

13주. 카이제곱검정
1. 간단한 설명: 비모수적 검정인 카이제곱검정에 대한 개요
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본데이터 기술
2) 독립변수에 따른 종속변수의 표본분포: 교차분석
3) 독립변수의 영향을 검정하는 카이제곱 독립성검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추정
5. 과제하기
예시문: 카이제곱 독립성검정분석

14주. 복습: 통계분석에 대한 요약

15주. 결론: 통계란 무엇인가?
1. 통계는 연구과정의 일부다
2. 통계는 거짓말을 하지 않는다?
3. 통계를 근거로 한 주장의 오류가능성
1) 부적절한 표본추출 방법
2) 무응답에 대한 부적절한 처리
3) 연구모델 설계상의 오류
4) 잘못된 측정
5) 부적절한 해석
4. 통계가 거짓말이 되지 않으려면?

그리고 그 후…
미주

책 속으로