돌배의 유목주의 (nomad)

매스미디어조사방법론 - SPSS를 이용한 가설검증 기초통계분석 기법

1. 연구목적 : 독립변인 학력/소득/매니아(여기서는 열광적인 사람을 말함)집단/연령 등이 디지털 매체 환경에서 매체 선호도, 미디어 보유 수, 이용 시간, 디지털 TV 구매의사 등 라이프 스타일을 분석하는 데 있다.

2. 연구 방법

가. 교차분석

1)     가설 1 : 고학력자는 저학력자 보다 상대적으로 신문을 열독할 것이다.

2)     가설 2 : 고학력자는 저학력자들에 비해서 미래형 TV인 HDTV 구매의사가 높을 것이다.

나. t 검증

1)     가설 1 (독립표본 t 검증) : 학력에 따라서 월 소득의 평균 차이가 날 것이다.

2)     가설 2 (독립표본 t 검증) : TV 시청을 많이 하는 집단은 인터넷 역시 상대적으로 많이 이용할 것이다.

3)     가설 3 (대응표본 t 검증) : TV 시청 정도에 따라서 TV의 화질, 음질, 화면크기 채택 간의 평균 차이가 날 것이다.

다. F 검증

1)     가설 1 (일원변량 분석 one-way ANOVA) : 소득이 높은 계층은 낮은 계층에 비해서 보유한 미디어 수가 많고 또한 각 계층별로 보유한 미디어 수의 차이가 있을 것이다.

2)     가설 2 : 비디오시청을 많이 하는 집단은 인터넷 이용에도 차이가 있을 것이다.

라. 상관관계

1)     가설 1 (Pearson r) : 인터넷 이용시간과 TV이용 시간은 상관관계가 있을 것이다.

2)     가설 2 (Spearman ρ) : 연령이 많을수록 신문을 더 상세하게 읽을 것이다

교차분석

가. 가설 1 : 고학력을 가진 사람은 저학력보다는 상대적으로 신문을 열독할 것이다.

1)     독립변인은 ‘학력’을 학력2로 코딩(대졸 미만 / 대졸이상)과 종속변인 ‘신문열독정도’를 신문열독2로 코딩(14번 ①,②,③을 비열독, ④⑤를 열독)하면 아래 <표1>과 같이 2×2의 비율차를 검증할 수 있다.  

2)     신문열독이 합당한 분석대상인지 살펴보기 위해 빈도분석을 해보면, 비열독자들은 총 842명으로 54.1%를 차지했고, 열독자는 715명(45.9%)를 차지하고 있다.

3)     검증 결과 : <표 4>의 학력2와 신문열독2의 교차표를 보면 전체 1,550명을 대상으로 설문조사를 한 결과 저학력의 경우 비열독이 61.5%, 열독한다고 대답한 비율이 38.5%이며, 고학력은 비열독 45.8%, 열독 54.2%로 고학력자들이 저학력자들에 비해서 신문을 더 열독한다는 비율 차이가 드러난다.

가설의 유의미성을 검증하기 위해서, <표 5> 카이제곱χ2을 살펴보면 유의확률 p 0.01 (신뢰수준 99%) 보다 작기 때문에 이 가설은 유의미한 가설로 판단된다. 즉 학력이 대졸이상의 고학력자들은 상대적으로 저학력자들에 비해서 관심 있는 기사는 끝까지 보며, 신문을 거의 다 읽는다고 볼 수 있다.

나. 가설 2 : 고학력자는 저학력자들에 비해서 미래형 TV인 HD TV 구매의사가 높을 것이다.

1)     코딩 : 독립변인은 ‘학력’을 학력2로 코딩(대졸 미만 / 대졸이상)과 종속변인 ‘구매의향’을 구매의향2로 코딩(3번문제 ①,②,③을 비구매, ④⑤를 구매)하면 2×2 형태의 비율차 검증을 할 수 있다.

2)     <표 7>구매와 비구매로 나누는 것이 합당한 것인지 살펴보기 위해 빈도분석을 해보면, 구매의사가 별로 없는 사람은 총 818명으로 52.5%를 차지했고, 구매의사가 있는 사람은 739명으로 47.5%를 차지했다.

3) 검증결과 : <표 9>의 학력2와 구매의향2의 교차표를 보면 전체 1,550명을 대상으로 설문조사를 한 결과 저학력의 경우 구매를 망설이거나 구매하는 것에 관심을 보이지 않는 의견이 55.4%, 구매할 의향이 있다고 밝힌 의견이 44.6%로 구매하지 않을 비율이 많다. 고학력의 경우 구매하지 않겠다가 44.1%, 구매하겠다는 의견이 55.9%로 저학력과 반대의 결과를 보여준다.

가설의 유의미성을 검증하기 위해서 <표 10> 카이제곱χ2을 살펴보면, 카이제곱 19.570b, 유의확률은 .000으로 p < 0.01 보다 작기 때문에 이 가설은 유의미한 가설로 채택된다. 즉 학력이 대졸이상의 고학력자들은 상대적으로 저학력자들에 비해서 미래형 TV인 HDTV에 관심을 가진다고 볼 수 있다. 결론적으로 고학력자들은 저학력자들에 비해서 상대적으로 신문을 더 열독하고 새로운 매체인 디지털TV에 대해서도 구매의사가 높다고 볼 수 있다.

t검증

가. 가설 1 : 학력에 따라서 월 소득 평균 차이가 날 것이다.

1)     두 집단(고학력과 저학력)에 따라서 월소득의 평균의 차이가 있는가를 분석하기 때문에 독립표본 t검증을 쓴다. 집단 통계량을 <표 11>을 살펴보면 저학력의 경우 소득이 200~249만원이며, 고학력의 경우 250~299만원이다. 표준편차는 각각 2.410과 2.979인데 집단 간 표준편차가 크지만 값 자체가 크기 때문에 계층 내 소득 편차가 크다는 것을 알 수 있다. 따라서 저학력과 고학력 이용자는 소득에 영향을 미치지 않는 독립된 집단이므로, 독립표본 T-테스트를 이용하기로 한다.

2)     2) 검증결과 : <표 12> F값이 36.952일때 유의확률 (p값) .000이므로 유의수준 .001보다 작기 때문에 영가설은 기각되었으므로 등분산이 가정되지 않을 경우의 유의확률과 유의수준을 비교한다. <표 12> 독립표본 t검증 levene의 등분산검증을 살펴보면 t값은 -5.955이며 자유도는 1353.97, p는 0.01보다 작다. 따라서 학력에 따라서 소득의 평균 차이가 없음을 확인 할 수 있다.

나. 가설 : TV 시청을 많이 하는 집단은 인터넷 역시 상대적으로 많이 이용할 것이다.

1)     TV시청에 따라서 두 집단(경시청/중시청)에 따라서 인터넷 이용정도가 차이가 날 것이라는 가설을 검증하기 위해 독립표본 T검증을 쓴다. 빈도분석 <표 13>에서 0~2시간 미만을 경시청자 집단으로 그 이상을 중시청자 집단으로 나눌 수 있다. TV 시청에 대한 2집단 <표 14>통계량을 살펴보면 경시청이 797명(평균 51.2%), 중시청이 760명(48.8%)이다.

2)     분석 : <표 15> 집단통계량을 살펴보면 경시청과 중시청의 표준편차는 각각 1.416과 1.516으로 집단 간 차이가 미약하게 존재한다. <표 16> F값이 11.314일때 유의확률 (p값) .001이므로 유의수준 p .001에서는 영가설이 기각되므로 등분산이 가정되지 않을 경우의 유의확률과 유의수준을 비교한다. <표 16> 독립표본 t검증 levene의 등분산검증 가정되지 않은 t값은 -2.749이며 자유도는 1336.847, p는 0.006이다. 즉 유의확률 0.01 수준에서 TV를 많이 보는 집단은 적게 보는 집단에 비해서 인터넷 이용 시간 또한 많을 것이다 가설은 채택된다.

다. 가설 2 (대응표본 t 검증) : TV 시청 정도에 따라서 TV의 화질, 음질, 화면크기 채택 간의 평균 차이가 날 것이다.

1)      TV시청 정도에 따라서 화질과 음질, 화면 크기를 선호하는 데 있어서 그 평균 차이를 검증하기 위해 대응표본 T검증을 실시한다. 모표본에서 추출한 2집단은 1,557명으로 유의수준 0.01(신뢰구간 99%)에서 검정을 해보았다.

2)      분석 : <표 17> 분석 결과를 보면, 독립표본 회사원은 화질선호도 3.97, 음질 선호도 3.82, 화면크기 선호도 3.60으로 화질, 음질, 크기순으로 나타났다. <표 18> 대응표본 상관계수를 보면, 유의확률이 각각 .60, .171, .082로 유의수준 p .01보다 크다. 따라서 TV시청 정도에 따른 화질, 음질, 크기 채택의 평균치 간의 차이는 없다. 다만 대응 1,3과 2사이에는 약간의 유의미한 차이가 존재한다고 볼 수 있다.

ANOVA (F test)

가. 가설 1 (일원변량 분석 one-way ANOVA) : 소득높은 계층은 낮은 계층에 비해서 보유한 미디어 수가 많고 각 계층별로 보유한 미디어 수의 차이가 있을 것이다.

1)     <10번 설문> 가정에서 보유한 미디어 수를 연속적 변인으로 만들어 빈도분석을 한 결과 미디어를 3개(최빈값 3) 가진 사람이 636명(40.8%)으로 제일 많고 층이 두텁다는 것을 알 수 있다. 또한 3개 이하로 가진 사람이 제일 많고 많이 가진 사람들이 적음을 알 수 있다. 따라서 tail 형이다.

2)     <표 22> 소득을 3집단으로 코딩(상/중/하)하면 <표 23>과 같이 100만원~149만원이 321명으로 21%, 중은 150만원에서~349만원으로 925명(60.7%), 상은 350만원~600만원 이상으로 279명으로 18.3%를 차지한다. 따라서 왜도와 첨도를 살펴보면 +이며 상위층 수가 적다는 것을 알 수 있다.

3)     분석 : F 테스트 결과 기<표 23>의 기술통계를 살펴보면 저소득층은 평균 2.57개를 소유(321명), 중산층은 2.99개(925명), 상위층은 3.37개(279명)를 소유하고 있다. 보유한 미디어수의 유의미한 차이를 분석하기 위해 <표 24>의 분산분석을 살펴보면 집단간 F 값이 34.477이다. 유의확률 p는 .000이다. 집단별 다중비교를 살펴보면 평균차가 크며 모두 유의수준 p 0.1% 수준에서 각 집단별로 평균차이가 나고 각각 유의미한 차이가 있다고 할 수 있다.

나. 가설 2 : 비디오시청을 많이 하는 사람은 인터넷 역시 많이 이용할 것이다.

1)     <15번 설문 : 평균적으로 일주일에 비디오 시청을 어느 정도 하십니까?> 라는 질문지를 분석하기 전에 빈도분석을 실시하면 안본다 815명(52.3%), 1~2편 566명(36.4%), , 3~7편 176명(11.3%)으로 3 그룹으로 독립변수를 생성한다.  

2)     분석 : F 테스트 결과 기<표 28>의 기술통계를 살펴보면 독립변인 인터넷 이용시간 평균이 세 집단 모두 비슷하지만 집단간 F 값이 10.737이며, 유의확률 p는 .000이다. F값이 충분히 크고, p가 낮다. <표 30> 집단별 다중비교를 살펴보면 ‘안보는 집단’과 ‘1~2편 보는 집단’, ‘안보는 집단’과 ‘메니아 집단’은 유의확률 p가 각각 .000과 .004이므로 신뢰수준 99%(유의확률 0.01)에서 집단 간 평균차이가 유의미하다. 나머지 집단 간에는 평균치 간의 차이를 발견할 수 없다.  

상관관계 correlation

가. 가설 1(Pearson r) : 인터넷 이용시간과 TV이용 시간은 정(+)의 상관관계가 있을 것이다.

1)    분석 : TV이용 시간과 인터넷 이용시간은 연속변인에 해당한다. 따라서 적률상관관계 Pearson r 분석을 하면 +0.072 값이 도출된다. 유의수준 p 값이 .005이기 때문에 0.01 수준에서 유의미한 가설로 채택할 수 있다. 따라서 TV와 인터넷 이용 간의 관계에는 상관관계가 있으나 그 강도는 미약하다. 귀무가설은 기각되고 연구가설은 채택할 수 있다.

나. 가설 2 (Spearman ρ) : 연령이 많을수록 신문을 더 상세하게 읽을 것이다.

1)    분석 : 위 가설은 서열상관관계 또는 순위상관관계에 해당된다. Spearman ρ 관계로 분석한 결과 그 값이 + 0.215 이다. 따라서 정비례 관계이며 강도 또한 매우 강하다. 유의수준 p는 0.01(99% 신뢰수준)이므로 연령이 많을수록 신문을 더 열독한다는 것은 유의미한 관계가 있다고 볼 수 있다. 

가. 사업배경 및 목적

  1) 학교통합교육 : 장애아동이 비장애 학생과 더불어 미디어교육에 참여하여 서로 소통함

  2) 가족통합교육 : 발달장애아동을 둔 가족 구성원의 상대적 소외감, 스트레스 해소함

  3) 교육연구 : 통합교육에 대한 사회적 인식 확대와 미디어교육에서 다양한 프로그램을 모색과 연구

 나. 교육개요

  1) 장애·비장애 통합교육 : 4단체 57명 

 다. 사업결과

  1) 수료작 및 결과물 : 총 9편 (2편 퍼블릭액세스)

 라. 교육현장

 마. 사업평가

  1) 설문조사, 교육평가서, 중간평가 분석

   가) 조사 개요

       ○ 2008년 통합교육 교육대상 학생들의 교육․강사 만족도와 장애․비장애 학생의 수업난이도, 기억나는 수업, 참여정도, 친구관계변화, 도움여부, 미디어 이용환경 등 23문항에 대한 설문조사를 실시하였음

       ○ 교육 종료시점인 2008년 8월부터 12월까지 4학교 51명을 대상으로 동일한 설문지를 배포하였고 학생들의 변화 양상을 분석하기 위해 참여 교사와 강사의 평가서를 인용하였음

       ○ 통계분석은 SPSS를 이용하여 빈도분석과 교차분석을 실시하였고 독립변은 장애학생과 비장애 학생을 중심으로 두었음
  

  

나) 장애․비장애 학생 비율