체육학연구에 적용된 범주형 자료 분석 방법의 현황 = Current status of analysis techniques for categorical data in the Journal of KAHPERD

국문 초록 (Abstract)

최근 사회전반에 걸쳐 여론조사를 실시하는 것이 보편화되었고, 여론조사를 실시하는 방법으로 설문지 및 전화인터뷰가 많이 이용되고 있다. 이러한 방법들은 각 설문에 대하여 주어진 항목 중에서 답을 고르는 형식으로 자료가 수집되기 때문에 범주형 자료를 많이 수집할 수 있다. 범주형 자료는 자연과학뿐만 아니라 사회과학분야에서도 많은 비율을 차지하고 있는 자료의 형태로서 최근 삼차원 이상의 다차원 범주형 자료를 분석하고 설명할 수 있는 새로운 통계기법으로 로그선형모형(log-linear model) 방법이 등장하였고, 또 국내에서뿐만 아니라 세계적으로 로그선형모형에 대한 많은 이론이 개발되어 범주형 자료분석의 발전을 가져오고 있다. 그러나 체육학 연구에서 범주형 통계자료 분석수준은 이차원 분할표의 적합도 검정(goodness-of-fit tess)에 국한되어 있으며 삼차원 이상의 자료에 대해서는 두 변수만을 발췌하여 이차원 자료로 만들어 카이제곱 검정을 주로 사용하여 분석하였다. 이에 본 연구는 범주형 자료 분석을 적용한 최근 5년간의 체육학회지에 실린 논문을 대상으로 전반적인 현황파악과 연구설계의 경향파악, 범주형 자료분석 시 야기되는 전반적인 주요 오류의 유형을 점검하고 개선점을 제시하여 범주형 자료분석에 대한 이해를 도모하고 궁극적으로 한국체육학회지 논문의 목적, 설계 그리고 통계기법 적용의 일관성과 결과해석의 적절성 측면에서 질적 향상을 도모하고자 하였으며, 다차원 범주형 자료를 이차원뿐만 아니라 삼차원 이상 분석할 수 있는 통계기법 제시와 아울러 심슨 파라독스(Simpson`s paradox)와 같은 현상을 방지할 수 있는 올바른 해석도 살펴보았다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was to check statistical techniques employed in dissertation in Physical Education, and to review their applicability in terms of the evaluation of categorical data. 57 dissertations employing statistical techniques for categorical data were chosen out of recent Journal of KAHPERD during 5 years. As results analysis technique for categorical data in the physical education was limited almost in the goodness-of-fit test and χ2 test despite variables including more than two dimensions of categorical data. So Log-linear model which can serve as a way to increase the validity of research methods is recommended to analyse these kinds of categorical data. It can be also helpful to avoid errors such as Simpson`s paradox in the evaluation and research.