목차
심리측정의 기본개념
I. 측정의 의미
II. 척도
1. 명명척도
2. 서열척도
3. 등간척도
4. 비율척도
III. 표집
1. 확률표집
1) 단순 무선표집
2) 체계적 표집
3) 유충표집
4) 군집표집
2. 비확률적 표집방법
1) 의도적 표집
2) 할당표집
3) 우연적 표집
IV. 규준
1. 규준의 의미
2. 규준점수의 유형
1) 백분위 점수
2) 표준점수
V. 기초통계 관련 용어
1. 모집단
2. 표본
3. 중심경향치
4. 표준편차
5. 상관
* 참고문헌
I. 측정의 의미
II. 척도
1. 명명척도
2. 서열척도
3. 등간척도
4. 비율척도
III. 표집
1. 확률표집
1) 단순 무선표집
2) 체계적 표집
3) 유충표집
4) 군집표집
2. 비확률적 표집방법
1) 의도적 표집
2) 할당표집
3) 우연적 표집
IV. 규준
1. 규준의 의미
2. 규준점수의 유형
1) 백분위 점수
2) 표준점수
V. 기초통계 관련 용어
1. 모집단
2. 표본
3. 중심경향치
4. 표준편차
5. 상관
* 참고문헌
본문내용
환되며 이 표준편차가 측정단위가 된다(강봉규, 2000). 이 표준점수의 몇 가지 특징은 첫째, 표준점수의 절대값은 평균으로부터 그 점수가 얼마나 떨어져 있느냐를 말하며, 둘째, 평균보다 큰 점수는 +부호가 붙고, 작을 때에는 -부호가 붙는다. 넷째, 등간성을 가지므로 가감승제의 여러 복잡한 계산을 할 수 있다. 넷
째, 주어진 점수와 표준점수와는 직선적인 관계(linear transformation)를 가지므로 표준
점수의 분포는 주어진 점수의 분포와 같다. 즉 정규분포를 이룬다. 마지막으로 Z점수
의 분포는 대략 U3에서 +3이 된다. 2점수는 소수점 이하의 점수와 음수를 갖게 되는
것이 단점일 수 있다.
평균이 50이고 표준편차가 10으로 전환된 표준점수를 흔히 T점수라고 하는데, 1982
년 McGall이 Thorndike와 Terman을 기념하기 위하여 T점수라고 부르자고 제안하여
지금에 이른다. T점수는 T=102+50으로 얻어진 점수를 말한다.
V. 기초통계 관련 용어
(1) 모집단
필요한 정보를 가지고 있는 연구대상의 총집합, 즉 자료를 수집하고자 하는 연구대상의 전체를 모집단(population)이라고 한다. 모집단의 정의는 주로 자료 분석의 목적에 의해 결정된다(성태제, 2007).
(2) 표본
모집단을 대표할 수 있는 일정 비율 또는 일정한 수의 부분집합을 추출하여 자료를 수집하는 경우가 대부분이며, 이를 표본(sample)이라 한다. 자료분석의 경우, 추출된 표본의 특성인 통계치로 모집단의 특성인 모수치를 추정하게 된다(성태제, 2007).
(3) 중심경향치
중심경향치(central tendency)는 한 집단의 점수의 분포를 나타내는 대표치를 의미한다. 가장 널리 사용되는 것으로는 평균(mean), 중앙치(median), 최빈치(mode)가 있다. 평균은 한 집단에 속하는 모든 조사대상자의 점수를 더하여 집단의 조사대상자 수로 나눈 값이고, 중앙치는 한 집단의 점수분포에서 전체 사례를 상위 절반과 하위 절반으로 나눈 점수를 말하며, 최빈치는 집단 내 점수분포에서 가장 빈도가 높은 점수를 의미한다.
(4) 표준편차
한 집단을 대표하는 점수로서 그 집단의 평균뿐 아니라 그 집단에 속한 조사대상자의 점수가 서로 어느 정도나 다른지를 나타내는 수치 또한 중요하다. 이 수치는 그 집단에 속한 대상자들의 점수가 평균값 근처에 몰려 있는지, 아니면 상하 골고루 분포되어 있는지를 말해 준다. 즉, 집단이 이질적인지 동질적인지를 나타내 준다. 한 집단에 속한 사람들의 점수가 서로 다르게 분포된 정도를 나타내 주는 수치가 표준편차이며, 각 대상자의 점수가 그 집단의 평균에서 떨어진 거리를 평균한 것으로, 편차들의 평균이라고 할 수 있다.
(5) 상관
상관은 두 변수의 관계로서 한 변수가 변할 때 다른 변수가 어떻게 변하는가를 알려준다. 즉 두 변수가 서로 관련되어 있는 것을 상관이라 하고, 두 변수 사이의 관련된 정도는 상관계수로 표시한다. 상관분석은 검사의 신뢰도 및 타당도 분석에서 매우 유용하게 사용된다. 상관계수는 -1.0에서 1.0 사이의 값을 갖는다. 상관계수가 1.0인 경우는 정적 관계로 두 변수가 완전하게 관련되어 있음을 의미한다. 상관계수가 0.0인 경우는 두 변수가 전혀 관련이 없음을 의미하고, 상관계수가 음수인 경우는 부적 관계를 의미하는 것으로 부호와 상관없이 절대치의 값이 클수록 두 변수 간의 관련된 정도는 크다고 할 수 있다.
표. 상관계수의 해석 기준
두 변수 간의 상관계수를 구하는 공식은 두 변수의 특성에 따라 다양하다. 심리검사의 신뢰도 및 타당도를 분석하는 데 주로 사용되는 상관계수는 두 변수가 모두 연속적 변수임을 가정할 때 사용하는 피어슨(Pearson)의 적률상관차수product moment correlation coefficient)이다(탁진국, 2007). 상관계수의 실제적인 의미를 판단할 때 일반적으로 위의 표와 같은 기준을 따른다.
* 참고문헌
인간발달 / 박성연, 백지숙 저 / 파워북 / 2011
아동상담 / 구은미, 박성혜 외 2명 저 / 양서원 / 2016
아동발달 / 이항재 저 / 교육과학사 / 2004
발달심리학 : 전생애 인간발달 / 정옥분 저 / 학지사 / 2014
심리학의 이해 / 방선욱 저 / 교육과학사 / 2003
아동심리학 / 김경희 저 / 박영사 / 2005
인간발달 / 조복희, 도현심 외 1명 저 / 교문사 / 2016
인간발달과 교육 / 이현림, 김영숙 저 / 교육과학사 / 2016
째, 주어진 점수와 표준점수와는 직선적인 관계(linear transformation)를 가지므로 표준
점수의 분포는 주어진 점수의 분포와 같다. 즉 정규분포를 이룬다. 마지막으로 Z점수
의 분포는 대략 U3에서 +3이 된다. 2점수는 소수점 이하의 점수와 음수를 갖게 되는
것이 단점일 수 있다.
평균이 50이고 표준편차가 10으로 전환된 표준점수를 흔히 T점수라고 하는데, 1982
년 McGall이 Thorndike와 Terman을 기념하기 위하여 T점수라고 부르자고 제안하여
지금에 이른다. T점수는 T=102+50으로 얻어진 점수를 말한다.
V. 기초통계 관련 용어
(1) 모집단
필요한 정보를 가지고 있는 연구대상의 총집합, 즉 자료를 수집하고자 하는 연구대상의 전체를 모집단(population)이라고 한다. 모집단의 정의는 주로 자료 분석의 목적에 의해 결정된다(성태제, 2007).
(2) 표본
모집단을 대표할 수 있는 일정 비율 또는 일정한 수의 부분집합을 추출하여 자료를 수집하는 경우가 대부분이며, 이를 표본(sample)이라 한다. 자료분석의 경우, 추출된 표본의 특성인 통계치로 모집단의 특성인 모수치를 추정하게 된다(성태제, 2007).
(3) 중심경향치
중심경향치(central tendency)는 한 집단의 점수의 분포를 나타내는 대표치를 의미한다. 가장 널리 사용되는 것으로는 평균(mean), 중앙치(median), 최빈치(mode)가 있다. 평균은 한 집단에 속하는 모든 조사대상자의 점수를 더하여 집단의 조사대상자 수로 나눈 값이고, 중앙치는 한 집단의 점수분포에서 전체 사례를 상위 절반과 하위 절반으로 나눈 점수를 말하며, 최빈치는 집단 내 점수분포에서 가장 빈도가 높은 점수를 의미한다.
(4) 표준편차
한 집단을 대표하는 점수로서 그 집단의 평균뿐 아니라 그 집단에 속한 조사대상자의 점수가 서로 어느 정도나 다른지를 나타내는 수치 또한 중요하다. 이 수치는 그 집단에 속한 대상자들의 점수가 평균값 근처에 몰려 있는지, 아니면 상하 골고루 분포되어 있는지를 말해 준다. 즉, 집단이 이질적인지 동질적인지를 나타내 준다. 한 집단에 속한 사람들의 점수가 서로 다르게 분포된 정도를 나타내 주는 수치가 표준편차이며, 각 대상자의 점수가 그 집단의 평균에서 떨어진 거리를 평균한 것으로, 편차들의 평균이라고 할 수 있다.
(5) 상관
상관은 두 변수의 관계로서 한 변수가 변할 때 다른 변수가 어떻게 변하는가를 알려준다. 즉 두 변수가 서로 관련되어 있는 것을 상관이라 하고, 두 변수 사이의 관련된 정도는 상관계수로 표시한다. 상관분석은 검사의 신뢰도 및 타당도 분석에서 매우 유용하게 사용된다. 상관계수는 -1.0에서 1.0 사이의 값을 갖는다. 상관계수가 1.0인 경우는 정적 관계로 두 변수가 완전하게 관련되어 있음을 의미한다. 상관계수가 0.0인 경우는 두 변수가 전혀 관련이 없음을 의미하고, 상관계수가 음수인 경우는 부적 관계를 의미하는 것으로 부호와 상관없이 절대치의 값이 클수록 두 변수 간의 관련된 정도는 크다고 할 수 있다.
표. 상관계수의 해석 기준
두 변수 간의 상관계수를 구하는 공식은 두 변수의 특성에 따라 다양하다. 심리검사의 신뢰도 및 타당도를 분석하는 데 주로 사용되는 상관계수는 두 변수가 모두 연속적 변수임을 가정할 때 사용하는 피어슨(Pearson)의 적률상관차수product moment correlation coefficient)이다(탁진국, 2007). 상관계수의 실제적인 의미를 판단할 때 일반적으로 위의 표와 같은 기준을 따른다.
* 참고문헌
인간발달 / 박성연, 백지숙 저 / 파워북 / 2011
아동상담 / 구은미, 박성혜 외 2명 저 / 양서원 / 2016
아동발달 / 이항재 저 / 교육과학사 / 2004
발달심리학 : 전생애 인간발달 / 정옥분 저 / 학지사 / 2014
심리학의 이해 / 방선욱 저 / 교육과학사 / 2003
아동심리학 / 김경희 저 / 박영사 / 2005
인간발달 / 조복희, 도현심 외 1명 저 / 교문사 / 2016
인간발달과 교육 / 이현림, 김영숙 저 / 교육과학사 / 2016
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