빈도 분석(Frequencies)
빈도분석은 입력된 데이터들이 도수분포표 상에서 표본이 어떠한 분포적 특성을 가지고 있는지 파악하는데 사용됩니다.
그리고, 데이터를 다른 통계적 방법에 적용하기 전 데이터에 오류가 있는지 점검할때도 유용한데, 이상치가 나오거나 한다면 코딩 오류이거나 데이터 입력 오류이니까 데이터 클리닝을 해야 합니다.
인구사회학적 특성의 변수를 확인하고 그 변수들의 빈도 분석을 예로 들어보겠습니다.
SPSS에서 분석 - 기술통계량 - 빈도분석 을 클릭
연령, 성별, 직급 클릭 - 변수창으로 이동 - 확인
코딩 데이터에서 연령, 성별, 직급을 빈도분석한 결과 입니다.
<통계량>
통계량 결과표에서 유효는 응답 케이스, 결측은 무응답 케이스를 말합니다.
결측이 0이 아닐 경우, 코딩이 잘못되어 있는 것이죠.
수집된 데이터가 제대로 기입되지 않은 것이니까 결측 위치를 꼭 확인해서 바로 잡아야 합니다.
만약, 미응답 처리라면 해당 설문을 제거해야 합니다. (데이터 클리닝 작업)
<빈도표>
연령에서 좀 더 정확한 구분은
10대이상 ~ 20대미만, 20대이상~30대미만 등으로 구분해서 설문 응답 받는 것이 더욱 좋겠죠~~^^
빈도표에서 유효퍼센트와 누적퍼센트의 의미는 다음과 같아요.
유효퍼센트 = (값을 가진 케이스 수 / 총 케이스 수)*100
누적퍼센트 = (값을 가진 케이스 수 / 유효케이스 수) * 100
유효퍼센트는 시스템 결측값을 제외한 케이스만으로 비율을 확인한 것으로 논문에서는 유효퍼센트를 기입합니다.
SPSS 결과표를 그대로 논문에 가져다 쓰는 분들이 잊는데 이렇게 하시면 절~~~대 안됩니다.
학교나 학회에 맞는 양식으로 재편집 하신후 기재 하셔야 합니다.
표를 옮기는 예를 들면
이렇게 표를 옮기시고, 각 빈도 차이에 대한 내용을 작성하시면 됩니다.
본 연구에 이용된 인구사회학적 특성은 다음 <표 0>과 같다.
성별은 남자가 156명(84.3%)으로 여자 29명(15.7%)에 비하여 많은 것으로 나타났다.
~~블라 블라 블라~~~
이렇게 하면 빈도 분석 결과와 해석이 끝납니다~~^^
퀵데이터는 여러분의 성공을 위해 오늘도 함께 하겠습니다~~^^
(주)한국교육데이터
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