마케팅조사
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2020학년도 2학기
기말시험(온라인평가)
마케팅조사
목차
Ⅰ. 다음 문제를 간략히 설명하시오.
1. 두 변수가 상관관계가 있다는 것은 어떤 의미인가? 상관관계가 있다면 인과관계가 있다는 의미인가? 간략히 답하시오.
2. 회귀분석과 상관관계의 차이는 무엇인지 간략히 설명하시오.
3. 요인분석은 어떤 경우에 활용되는가? 요인분석을 활용하여 분석할 수 있는 경우의 예를 들어 요인분석을 간략히 설명해보시오. (단, 교재에 있는 학습능력에 관한 예는 제외)
Ⅱ. 학번에 따라 할당된 설문지 및 데이터를 다운로드 받은 후 다음의 분석을 시행하시오. <학번 끝자리 0번>
1. 각 질문(변수)들의 기술통계 분석을 시행하고 결과를 간단히 설명하시오.
2. 성별에 따른 변수1(질문1)의 차이를 분석하기 위해 평균비교분석(t 검정분석)을 실시하고 결과를 해석하시오. 성별에 따른 변수2(질문2)의 차이를 분석하기 위해 평균비교분석(t 검정분석)을 실시하고 결과를 해석하시오.
3. 각 변수(질문)들 간 상관관계분석을 실시하고 결과를 해석하시오.
4. 질문 1, 2를 독립변수, 질문 3을 종속변수로 한 회귀분석을 행하고 결과를 해석하시오.
Ⅰ. 다음 문제를 간략히 설명하시오.
1. 두 변수가 상관관계가 있다는 것은 어떤 의미인가? 상관관계가 있다면 인과관계가 있다는 의미인가? 간략히 답하시오.
두 변수가 상관관계에 있다는 것은 한 변수의 변화방향과 다른 변수의 변화 방향이 일치하고 선형적 추세를 띠게 됨을 의미한다. 이때 두 변수의 변화방향이 같으면 양(+)의 상관관계에 있다고 하고, 변화방향이 다르면 음(-)의 상관관계에 있다고 하며, 전혀 관련이 없으면 상관관계가 없다고 한다. 위 그림에서 ⒜와 ⒝는 두 변수의 변화방향이 같으므로 양(+)의 상관관계에 있고, ⒟와 ⒠는 변화방향이 반대이므로 음(-)의 상관관계에 있으며, ⒞와 ⒡는 변화방향이 중구난방이므로 두 변수간의 상관관계가 없다. 그리고 두 변수는 2차원 그래프에서의 분포가 직선에 가까울수록 상관관계가 크고, 완벽한 직선인 경우에 상관계수는 1(양의 상관관계인 경우), 또는 -1(음의 상관관계인 경우)이 된다. 따라서 위 그림에서는 ⒜가 ⒝보다 양의 상관관계가 크고, ⒟가 ⒠보다 음의 상관관계가 크다. 그러나 추세선의 기울기와 상관관계의 크기는 무관하다. 추세선의 기울기는 +인지 -인지만 의미가 있지 그 크기는 중요하지 않다. 즉 추세선의 기울기는 양의 상관관계인지 음의 상관관계인지만을 판별하며, 상관관계의 크기는 전적으로 변수들의 조합을 나타낸 점들의 분포가 추세선인 직선에 가까운 경향성에 의해 결정된다.한편, 인과관계는 상관관계와 구별된다. 상관관계는 두 변수간의 상관성만을 나타내지만, 인과관계는 두 변수의 관계가 단순한 상관성을 넘어 한 변수가 원인으로 작용해 다른 변수의 결과에 영향을 미치는 관계를 의미한다. 따라서 인과관계에서는 두 변수가 반드시 원인변수와 결과변수로 구분된다. 원인변수를 독립변수, 결과변수를 종속변수라 부르기도 한다. 두 변수 간에 인과관계가 있으면, 두 변수 간에는 반드시 상관관계도 있다. 그러나 그 역은 성립하지 않는다. 즉 두 변수 간에 상관관계가 있다고 하여 두 변수 간에 인과관계가 있다고 단정할 수 없다. 상관관계는 인과관계의 전제가 될 수 있을 뿐이며, 인과관계는 상관관계의 특수한 경우라고 할 수 있다. 예를 들어, 학력과 소득 간에 양(+)의 상관관계가 발견되었다고 하자. 이러한 상관관계만으로 학력이 소득에 영향을 미친다고 단정할 수 없다. 혹은 소득이 학력에 영향을 미친다고 단정할 수도 없다. 물론 일반적인 상식과 논리적 타당성에 근거해 학력과 소득 간에 인과관계가 있을 것이라고 추정해 볼 수 있다. 이 경우에는 그에 맞는 가설을 세우고 별도의 가설 검정을 통해 실제로 두 변수 간에 인과관계가 있는지 판별해 봐야 한다. 통계분석에서는 상관관계에 대해서는 상관관계분석을 하고, 인과관계에 대해서는 회귀분석을 한다.
2. 회귀분석과 상관관계의 차이는 무엇인지 간략히 설명하시오.
회귀분석은 상관관계를 검증하는 것이 아니라 인과관계를 검증하는 통계적 분석방법이다. 상관관계 검증은 통계적 상관관계분석만으로도 할 수 있다. 앞서 인과관계와 상관관계의 차이점에 대해서 설명했듯이, 인과관계는 변수들 간의 상관성을 넘어서 반드시 어떤 변수가 다른 변수에 영향을 미치는 관계가 존재한다. 상관관계분석에서는 변수들 간의 변화가 같은 방향인지 혹은 그 변화된 값들이 일정한 직선의 추세선에 집중돼 있는지 만을 따진다. 그러나 회귀분석에서는 반드시 원인이 되는 독립변수와 결과가 되는 종속변수를 규명해야 하고, 그에 따라 어떤 변수가 다른 변수에 영향을 미치는지 그리고 얼마나 영향을 미치는지를 따진다. 따라서 회귀분석에는 여러 변수들 가운데 무엇이 독립변수이고 무엇이 종속변수인지를 추정하는 것에서부터 타당한 근거가 있어야 한다. 만약 상관관계에 있는 두 변수 중 임의대로 하나를 독립변수에 나머지 하나를 종속변수에 놓고, 또 다른 한 번은 반대로 해서 각각의 회귀분석을 실시하고 하나라도 인과관계가 나오면 그것으로 인과관계가 검증되는 것이 아니다. 설사 그렇게 해서 통계적으로는 유의미한 인과관계가 검증되더라도 실제로 그것은 아무 의미가 없는 것이다. 즉 변수 간 상관관계는 통계적으로 검증하면 그걸로 충분한 의미를 가지지만, 변수 간 인과관계는 회귀분석의 통계적 의미와 실제적 의미가 다를 수 있다는 차이가 있다.
3. 요인분석은 어떤 경우에 활용되는가? 요인분석을 활용하여 분석할 수 있는 경우의 예를 들어 요인분석을 간략히 설명해보시오. (단, 교재에 있는 학습능력에 관한 예는 제외)
- 참고문헌
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<참고문헌>
김성영라선아(2016). 마케팅조사. 한국방송통신대학교출판문화원.
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