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셋 또는 사례수에 따라 그 이상도 가능하다.조사방법론상 자료의 보완방법 조사방법론상 자료의 보완방법 조사 수집 자료의 보완방법 Ⅰ. 그리고 오차를 합리적으로 처리하기 위하여 특별한 경우가 아니면 가능한 한 서열?등간척도를 쓰는 것이 좋다.. 미수집자료 보안의 시기 시기는 맥락적 자료를 수집한 연후가 적당하고, 집단화 및 도구변수의 대체방법을 사용해서 해결하려는 것이 아니라 좀더 세련된 통계방법을 도입하여 오차문제를 해결하는 방법이다. 사건이나 상호작용에 관한 자료를 평가하는 것보다는 구조적 변수의 미수집자료를 추정하는 것이 더 적합하다. 1. 오차의 처리방법 1. . , 어떤 종류의 기법을 활용할 것인지는 여러 가지 사정에 따라 달라진다. 또한 변수의 측정에서 명목척도나 서열척도의 사용이 불가피할 때에는 한 두 카테고리에 과중하게 편중되는 현상을 막아야 한다. 이때 변수의 측정에서 자료의 근원적 분포의 전범위를 . 평균치삽입법(inserting means approach) 변수의 평균치를 계산하여  ......

 

 

Index & Contents

조사방법론상 자료의 보완방법

 

조사방법론상 자료의 보완방법

 

조사 수집 자료의 보완방법

 

Ⅰ. 들어가며

 

조사에서 수집된 자료가 그대로 분석되는 것이 이상적이라 할 것이나 자료가 항상 원하는 대로 수집되지도 않을 뿐만 아니라 빠짐없이 수집된 자료에도 오차가 개재되기도 한다.

이때 주어진 여건 안에서 오차를 줄일 수 있는 방안을 강구하고 수집되지 않은 자료는 별도의 유추로 가능하다면 메워서 분포의 차질이 없도록 해야 한다.

 

Ⅱ. 오차의 처리방법

 

1. 원칙

원칙적으로 변수를 측정할 때는 각 사례는 고유의 수치를 갖도록 하여 상관관계의 범위가 제약되지 않도록 한다. 그리고 각 변수에 대해 측정된 자료의 분포는 가능한 정규분포가 되도록 한다.

또한 변수의 측정에서 명목척도나 서열척도의 사용이 불가피할 때에는 한 두 카테고리에 과중하게 편중되는 현상을 막아야 한다. 그리고 오차를 합리적으로 처리하기 위하여 특별한 경우가 아니면 가능한 한 서열등간척도를 쓰는 것이 좋다.

이때 변수의 측정에서 자료의 근원적 분포의 전범위를 ...조사 수집 자료의 보완방법

 

Ⅰ. 들어가며

 

조사에서 수집된 자료가 그대로 분석되는 것이 이상적이라 할 것이나 자료가 항상 원하는 대로 수집되지도 않을 뿐만 아니라 빠짐없이 수집된 자료에도 오차가 개재되기도 한다.

이때 주어진 여건 안에서 오차를 줄일 수 있는 방안을 강구하고 수집되지 않은 자료는 별도의 유추로 가능하다면 메워서 분포의 차질이 없도록 해야 한다.

 

Ⅱ. 오차의 처리방법

 

1. 원칙

원칙적으로 변수를 측정할 때는 각 사례는 고유의 수치를 갖도록 하여 상관관계의 범위가 제약되지 않도록 한다. 그리고 각 변수에 대해 측정된 자료의 분포는 가능한 정규분포가 되도록 한다.

또한 변수의 측정에서 명목척도나 서열척도의 사용이 불가피할 때에는 한 두 카테고리에 과중하게 편중되는 현상을 막아야 한다. 그리고 오차를 합리적으로 처리하기 위하여 특별한 경우가 아니면 가능한 한 서열?등간척도를 쓰는 것이 좋다.

이때 변수의 측정에서 자료의 근원적 분포의 전범위를 모두 측정할 수 있어야 한다. 만약 일부의 분포상태만을 측정한다면 수집된 자료에서 오차의 개입은 불가피하다.

 

2. 무작위적 오차처리방법

⑴ 순위화방법

수집된 자료의 실수(實數)를 그대로 분석하는 대신에 그 실수의 크기에 따라 순위를 정함으로써 전환된 자료를 분석하여 오차를 줄이는 방법이다.

⑵ 집단화방법

집단화방법은 수집된 자료의 오차가 커서 순위로 전환시킨 것만으로는 오차가 충분히 축소되기 어려운 때에는 몇 개의 사례를 묶어 동일한 값으로 취급하는 방법이다. 이는 집단으로 묶는 것은 둘, 셋 또는 사례수에 따라 그 이상도 가능하다.

⑶ 도구변수방법

이는 어떤 변수에 관한 자료의 오차가 너무 커서 도저히 분석할 수 없다고 판정되면 그 변수와 높은 상관관계를 가지고 있는 다른 변수로 대체시켜 취급하는 방식이다. 예를 들어 1인당 국민소득을 에너지 소비량으로 대체하는 것과 같은 방식이라고 할 수 있다.

 

3. 체계적 오차 처리방법

오차의 처리를 단순히 순위, 집단화 및 도구변수의 대체방법을 사용해서 해결하려는 것이 아니라 좀더 세련된 통계방법을 도입하여 오차문제를 해결하는 방법이다.

 

Ⅲ. 미수집자료(missing data)의 보완

 

보완되는 자료에서 상당한 오차가 발생하리라는 것을 감수해야 한다.

1. 평균치삽입법(inserting means approach)

변수의 평균치를 계산하여 누락된 사례의 변수값으로 사용하는 것으로 사례나 변수에 대한 사전지식이 충분하지 못할 때 사용되는 기법이다.

 

2. 보삽법(interpolation method)

시계열자료의 누락에서 사용되는 방법으로 수년 동안에 걸친 자료를 수집할 때 한 두 해의 자료가 수집불능이면 당해년도의 자료를 있는 자료만을 가지고 평균치를 계산하는 직선보삽법으로 추정이 가능하다.

 

3. 평가치추정법(estimating values approach)

가장 세련된 방법으로서 평군치를 사용하는 것보다는 작은 오차만을 감수하면서 원래의 값을 추정하는 방법으로 맥락적 사정이나 행렬식의 자료를 고려하여 사용한다.

 

4. 미수집자료 보안의 시기

시기는 맥락적 자료를 수집한 연후가 적당하고, 어떤 종류의 기법을 활용할 것인지는 여러 가지 사정에 따라 달라진다. 종속변수의 자료가 미수집일 때에는 부득이 맥락적 정보에 의존해야 한다.

이 경우 독립변수의 행렬자료를 써서 분석을 혼란시키는 것보다는 미수집된 종속변수의 자료가 있는 사례를 없애는 것이 훨씬 좋다. 사건이나 상호작용에 관한 자료를 평가하는 것보다는 구조적 변수의 미수집자료를 추정하는 것이 더 적합하다.

 

 

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