• “자료분석 = 수집한 답변들을 가지고 재미있는 이야기를 만드는 과정”
• 예를 들어볼까요?
• 반 친구들 30명에게 “가장 좋아하는 과일이 뭐예요?” 물어봄
• 답변 : 사과 10명, 바나나 8명, 딸기 7명, 포도 5명
• 여기서 “사과가 1위네!” 라고 결론 내리는 게 바로 자료분석입니다!
| 구분 | 양적 자료 (숫자) | 질적 자료 (글/말) |
| 설명 | 숫자로 된 데이터 | 글이나 말로 된 데이터 |
| 예시 | 키 170cm, 시험 85점, 나이 20세 | “병원이 너무 불편했어요”, “선생님이 친절해요” |
| 분석 방법 | 통계 분석 | 내용 분석 |
| 방법 | 초보자용 설명 | 예시 |
| 평균(Mean) | “다 더해서 나눈 값“ | 반 학생들 키 다 더해서 30명으로 나눔 = 반 평균 키 |
| 중앙값(Median) | “줄 세웠을 때 정확히 가운데 값“ | 키 순서로 줄 세웠을 때 15번째 학생의 키 |
| 최빈값(Mode) | “가장 많이 나온 값“ | 가장 많은 혈액형이 뭔지? (A형 12명으로 1위) |
| 백분율(%) | “전체 중에 얼마나?” | 우리 반에서 여학생이 60%야 |
| 표준편차(SD) | “값들이 평균에서 얼마나 흩어져 있나“ | 반 학생들 키가 다 비슷비슷한가? (표준편차 작음) vs 키 차이 많이 나나? (표준편차 큼) |
| 방법 | 초보자용 설명 | 예시 |
| t-검정 | “두 그룹 비교할 때“ | 남자와 여자의 키 차이가 있을까? |
| 분산분석(ANOVA) | “세 그룹 이상 비교할 때“ | 1학년, 2학년, 3학년의 키 차이가 있을까? |
| 상관분석 | “두 변수가 함께 움직이나?” | 공부 시간이 많을수록 성적이 높아질까? (양의 상관) / 운동 많이 할수록 체중이 줄어들까? (음의 상관) |
| 회귀분석 | “원인과 결과 예측하기“ | 공부 시간으로 성적을 예측할 수 있을까? |
예
| 하고 싶은 말 | 내 자료 | 분석 방법 | 예시 결과 |
| “우리 반 평균 키는?” | 숫자 | 평균 | “우리 반 평균 키는 165cm예요” |
| “남학생과 여학생 키 차이 나나?” | 숫자 + 두 그룹 | t-검정 | “여학생이 남학생보다 키가 커요!” (p < 0.05) |
| “공부 시간과 성적 관계는?” | 숫자 + 숫자 | 상관분석 | “공부 시간이 많을수록 성적이 높아져요” |
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