SPSS와 UCINET을 활용한 조사 방법론 - 설문조사 분석 부터 네트워크 분석까

 

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SPSS와 UCINET을 활용한 조사 방법론 - 설문조사 분석 부터 네트워크 분석까

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머리말

사회과학 연구 방법론에는 다양한 유형의 자료 수집 및 분석 기법들이 존재합니다. 이 중에서 설문조사는 가장 빈번하게 사용되는 방법론 중 하나이며, SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)는 이러한 설문조사 자료를 분석하는 데 있어 강력한 도구입니다. 하지만 최근 들어 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)의 중요성이 부각되면서 UCINET과 같은 전문 소프트웨어의 활용도가 높아지고 있습니다.

이 글에서는 설문조사 자료 분석부터 네트워크 분석까지 SPSS와 UCINET을 활용하는 방법론에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.

SPSS를 활용한 설문조사 자료 분석

SPSS는 설문조사를 통해 수집된 자료를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 종합 통계 패키지입니다. 빈도 분석, 교차분석, 기술통계 등 기초적인 분석부터 회귀분석, 인자분석 등 다양한 분석 기법을 제공합니다.

• 자료 입력 및 정리: SPSS에서는 설문지 항목에 따라 변수를 설정하고, 응답 코드를 할당하여 자료를 입력합니다. 이 과정에서 누락값 처리, 코드 부여 등의 자료 정리가 필요합니다.
• 빈도 분석: 범주형 변수에 대한 빈도와 백분율 분포를 살펴보는 기초적인 분석 방법입니다. 응답자의 특성이나 질문에 대한 응답 경향을 파악하는 데 유용합니다.
• 교차분석: 두 개 이상의 범주형 변수 간의 관계를 분석하는 방법입니다. 예를 들어 학력과 직업 간의 관련성, 지역과 투표 의향 간의 연관성 등을 살펴볼 수 있습니다.
• 기술통계: 연속형 변수에 대한 평균, 표준편차, 최대값, 최소값 등을 산출하여 자료의 중심 경향과 분산 정도를 파악하는 방법입니다.
• 회귀분석: 독립변수와 종속변수 간의 선형적인 관계를 분석하는 방법입니다. 예를 들어 학습 시간과 성적 간의 관계, 소득 수준과 주거지 간의 관계 등을 모델링하여 설명하는 데 활용됩니다.
• 인자분석: 여러 개의 변수들이 몇 개의 숨겨진 요인으로 설명될 수 있다는 가정 하에 이러한 요인을 추출하는 방법입니다. 설문조사에서 다루는 개념을 객관적으로 파악하는 데 도움이 됩니다.

UCINET을 활용한 네트워크 분석

UCINET은 사회 네트워크 분석 전문 소프트웨어로서, 개인이나 조직 간의 연결 관계를 매트릭스와 그래프를 통해 시각적으로 표현하고 분석하는 데 강점이 있습니다.

• 네트워크 데이터 구성: 네트워크 분석에서는 연구 대상 간의 연결 관계를 행렬 형태의 데이터로 입력합니다. 이 데이터는 설문조사를 통해 직접 묻거나 기존 자료를 바탕으로 구성됩니다.
• 중심성 분석: 네트워크에서 특정 노드 (node)의 중요성을 평가하는 방법입니다. 예를 들어 의견 리더, 브로커 역할을 하는 노드를 파악하는 데 활용됩니다.
• 집단 분석: 네트워크 내부의 하위 집단 (community)을 파악하는 방법입니다. 서로 밀접하게 연결된 집단을 식별하여 집단 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 구조 동 분석: 네트워크의 구조적 변화를 추적하는 방법입니다. 특히 시간에 따라 네트워크 연결 관계가 어떻게 변화하는지 분석하는 데 유용합니다.

SPSS와 UCINET의 연계 활용

SPSS에서 기초적인 통계 분석을 실시하고 변수 간의 관계를 파악한 후, UCINET을 활용하여 네트워크 분석을 진행하는 방식이 일반적입니다. SPSS에서 추출한 변수 값을 UCINET에 입력하여 네트워크 데이터를 구성하고, 네트워크의

 

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