최적표본크기산출(SPSS Sample Power를 이용한)

최적의 표본크기를 구하는 쉬운 방법, SPSS Sample Power

통계분석을 수행하기 위한 데이터를 수집할 때 조사 대상이나 연구 대상의 전체 데이터를 모두 가지고 통계분석을 하면 좋겠지만 현실적으로 그것은 매우 어려운 일이다. 실제 연구에서는 전체 집단이 아닌 전체를 대표할 수 있는 표본(Sample) 집단을 뽑고, 이들을 대상으로 조사하여 데이터를 수집해야 한다. 이때 발생하는 문제가 바로 "몇 개의 표본을 뽑아야 하는가?"라는 문제이다. 단순히 이론적인 것을 떠나 실제적으로 표본을 조사한다는 것은 바로 시간(time)과 비용(cost)의 문제와 직결되는 것이기 때문에 더욱 그렇다.

표본의 크기를 계산할 때, 통계학의 검정력(Power)을 이용하여 연구자(또는 분석자)들이 최적의 표본크기를 계산할 수 있는 방법이 있으며, 이 계산을 편리하게 해주는 소프트웨어가 바로 IBM SPSS에서 개발한 SPSS Sample Power라는 프로그램이다.

≪허준의 쉽게 따라하는 SPSS Sample Power를 이용한 최적표본크기산출≫은 연구자들이 최적의 표본크기를 계산할 때, 간단한 이론적 배경과 실제 적용(계산) 방법을 IBM SPSS Sample Power를 이용하여 쉽게 배울 수 있도록 만든 책이다. 수식을 최대한 배제하고 예제와 풀이 중심으로 구성된 이 책은 통계분석을 위한 최적표본추출에 어려움을 겪는 다양한 분야의 연구자들에게 좋은 길라잡이가 될 것이다.



이 책의 특징

첫째, 검정력을 이용한 표본크기를 산정하는 데 있어 초보자인 사람들을 위해서, 최대한 수식을 배제하고 개념 중심으로 서술을 하였다.

둘째, 연구자가 최적 표본크기를 계산할 수 있도록 예제와 실제 SPSS Sample Power를 이용한

풀이 중심으로 구성하였다.

셋째, SPSS Sample Power를 주로 사용하는 의학/보건학 계열과 교육학 분야에 대한 예제를 중심으로 구성하였다. 그러나 타 분야의 연구자들도 쉽게 자신의 분야에 적용할 수 있도록 그림 중심으로 도식화하여 서술하였다.

1장 표본크기와 SPSS Sample Power 개요

01 표본크기

02 일반적인 표본의 크기 결정 문제

03 모집단을 대표하는 적절한 표본크기 결정 방법

04 통계기법의 유의성 확보를 위한 표본크기 산출 방법

05 IBM SPSS Sample Power



2장 평균비교에서 최적 표본크기 산출하기

01 평균(Mean)－일표본 t-검정

02 평균(Mean)－대응표본 t-검정

03 평균(Mean)－비교값 입력 시 대응표본 t-검정

04 평균(Mean)－독립표본 t-검정

05 평균(Mean)－독립표본 t-검정: 평균차 입력법

06 평균(Mean)－2개의 독립표본의 동등성 검정



3장 비율비교에서 최적 표본크기 산출하기

01 비율(Proportions)－가 0.5인 경우의 일표본 비율 검정

02 비율(Proportions)－일표본 비율 검정

03 비율(Proportions)－2개의 독립표본 비율 검정

04 비율(Proportions)－2×2 대응표본 비율 검정

05 비율(Proportions)－Sign 검정(Sign Test)

06 비율(Proportions)－K×C 교차분석

07 비율(Proportions)－2개의 독립비율의 동등성



4장 상관분석에서 최적 표본크기 산출하기

01 상관분석(Correlations)－일표본 상관계수 검정

02 상관분석(Correlations)－특정값을 지정한 일표본 상관계수 검정

03 상관분석(Correlations)－이표본 상관계수 검정



5장 분산분석과 공분산분석에서 최적 표본크기 산출하기

01 ANOVA/ANCOVA－1-WAY ANOVA

02 ANOVA/ANCOVA－1-WAY ANCOVA

03 ANOVA/ANCOVA－2-WAY ANOVA

04 ANOVA/ANCOVA－2-WAY ANCOVA

05 ANOVA/ANCOVA－3-WAY ANOVA

06 ANOVA/ANCOVA－3-WAY ANCOVA



6장 회귀분석에서 최적 표본크기 산출하기

01 회귀분석(Regression)－다중회귀분석

02 회귀분석(Regression)－조절 공변량이 있는 다중회귀분석

03 회귀분석(Regression)－상호작용이 있는 다중회귀분석

04 회귀분석(Regression)－다항(비선형) 회귀분석

05 회귀분석(Regression)－Dummy 변수가 있는 회귀분석



7장 로지스틱 회귀분석에서 최적 표본크기 산출하기

01 로지스틱(Logistic) 회귀분석－연속형 독립변수

02 로지스틱(Logistic) 회귀분석－2개의 범주를 가진 독립변수

03 로지스틱(Logistic) 회귀분석－2개 이상의 범주를 가진 독립변수



8장 생존분석에서 최적 표본크기 산출하기

01 생존분석(Survival Analysis)－실험/대조군의 생존시간 비교



9장 일반화된 경우의 최적 표본크기 산출하기

01 비중심 모수와 일반화된 표본크기 산출

02 비중심 t-분포－1개 집단인 경우

03 비중심 t-분포－2개 집단인 경우

04 비중심 F-분포－ANOVA

05 비중심 F-분포－회귀분석

06 비중심 F-분포－분석



10장 집락실험에서 최적 표본크기 산출하기

01 집락실험(Clustered)



부록 1 Step-by-step (간단) 가이드

01 Step-by-step Guide(간단 Guide)

02 Step-by-step Guide(간단 Guide)의 시작

03 단일 그룹의 명목형 자료

04 단일 그룹의 순서형 자료

05 단일 그룹의 연속형 자료

06 2개 그룹의 명목형 자료

07 2개 그룹의 순서형 자료

08 2개 그룹의 연속형 자료



부록 2 통계분포표

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허준 저자 허준은 현재 ㈜데이타솔루션 영업/컨설팅 본부 상무이다. 중앙대학교 응용통계학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를, 한양대학교 경영학과에서 박사 학위(경영정보시스템)를 받았다. 현대정보기술의 현대자동차 정보기술실에서 근무했으며, 한국능률협회컨설팅 교육 강사, 중앙대학교, 서울여자대학교, 가천대학교(구 경원대), 가톨릭대학교에서 강의했다. 대검찰청 혁신과제를 위한 통계분석 자문위원을 지냈다.
지은 책으로는 ≪허준의 쉽게 따라하는 Amos 구조방정식모형(기초편)≫,≪허준의 쉽게 따라하는 Amos 구조방정식모형(고급편)≫,≪통신시장에서의 데이터마이닝 Telco-CAT≫ 등이 있다.