문제 3 변수간의 관계를 파악하는 분석(사례: 연령별로 선호하는 영화장르 분석)에서 명목척도나 서열척도로 측정된 변수의 분포에 차이가 있는지를 파악하는 교차분석을 위하여 카이자승(X2)검정을 할 수 있다. 카이자승검정을 위하여 2개의 범주형 변수들 간의 교차분석표(cross-tabulation table)를 설명하고 카이자승 검정의 통계량을 산출하기 위해 비교하는 두 수치를 설명하시오.(10

 

문제 解說 3번 문제는 통계적 의사결정과정과 교차분석에서의 카이자승검정의 절차를 이해하고 있다면 큰 무리 없이 답변이 가능한 문제입니다.

카이자승(X2)검정통계량을 이용한 교차분석은 범주형 자료 즉 명목척도 또는 서열척도 변수의 관련성에 대한 분석입니다. 문제에서 연령별로 선호 영화장르의 비율에는 차이가 없다는 주장을 귀무가설로 설정한다면 귀무가설 하에서는 연령별 선호 영화장르 비율은 동일하고 이는 전체 연령집단에서도 동일한 비율로 나타날 것입니다.

귀무가설 하에서는 연령별 선호영화장르의 출현 빈도는 동일한 선호영화장르 출현 비율을 가지는 다항분포를 따르게 되고 그 결과 실제 관측도수와 귀무가설 하의 비율을 근거로 산출한 기대도수의 차이의 제곱합을 영화장르별 기대도수로 나눈 값의 합은 카이자승분포를 따르게 됩니다.

 

실제 관측도수와 귀무가설 하의 비율을 근거로 산출한 기대도수의 차이의 제곱합은 교차분석에서의 검정통계량이 되고 이 검정통계량의 관측치를 카이자승분포 하의 임계치와 비교하여 검정통계량의 관측치가 주어진 유의수준 하에서의 임계치보다 큰 값이라면 귀무가설 하에서는 극단적인 값이 나온 것으로 볼 수 있기 때문에 귀무가설을 유지할 수 없고 연령별로 선호 영화장르는 차이가 있다고 할 수 있습니다.

 

연령별 선호 영화장르 사례에 대한 자료구조를 파악하기 위해 교차분석표를 임의로 구성해 보았습니다. 10~40대 연령 응답자 총 1,600명을 대상으로 조사한 경우를 생각해보겠습니다. 10대는 279, 20대는 338, 30대는 527, 40대는 456명을 할당했습니다. 실제 설문조사를 진행했다고 가정하고 가상의 관측도수에 근거한 교차분석표를 아래와 같이 만들어 보았습니다.



이제 귀무가설 하에서는 5개 영화 장르별 선호비율은 각각 43.4%, 20.1%, 16.1%, 8.2%, 12.2%로 연령별로 동일하다고 가정해 보겠습니다. 이에 근거한 기대도수를 반영한 교차분석표는 아래와 같습니다. 10대 고어/슬래셔 장르를 예로 들면 10대에 할당한 표본크기 279×43.4%를 곱하여 기대도수를 산출하면 됩니다.


 




검정통계량의 구체적인 값은 (200-121)2/121+(50-56)2/56+(60-45)2/45+ +(72-56)2/56 = 2,013이 됩니다. 귀무가설

하에서는 검정통계량의 표본분포는 자유도 (5-1)×(4-1)=12의 카이자승분포이므로 유의수준을 5%로 설정한다면 본 사례에서의 임계치는 21.03입니다. 그러므로 사례의 검정통계량 값은 주어진 귀무가설 하에서는 매우 극단적인 값으로 귀무가설에 대한 강력한 반증이 되고 연령별 선호 영화 장르에는 차이가 있다고 판단할 수 있습니다.


문제 4 실험디자인(실험설계)의 타당성 개념과 유형을 설명하고, 실험디자인(실험설계)의 타당성 유형들의 관계를 외생변수와 관련하여 설명하시오. (10)

 

문제 解說 실험설계의 타당성에는 내적 타당성과 외적 타당성, 구성개념적 타당성, 통계적 타당성이 있습니다. 문제는 실험설계의 타당성 중 내적 타당성과 외적 타당성의 관계를 묻는 것으로 보입니다.

 

내적 타당성이란 조사의 설계와 분석이 원인과 결과 즉 인과관계를 정확하게 추론하는 정도를 말합니다. 내적 타당성을 저해하는 외생변수로는 조사대상집단의 특성변화와 관련한 성숙요인과 역사적 요인이 있고, 표본의 대표성과 관련한 선발요인, 상실요인 및 회귀요인이 있습니다. 관찰 및 측정방법과 관련해서는 검사요인과 측정수단이 문제가 됩니다.

 

외적 타당성은 조사의 분석결과를 일반화시킬 수 있는 범위를 말합니다. 외적 타당성에서는 특히 다른 모집단에 대한 일반화, 일반화가 가능한 시기 및 일반화가 가능한 상황이 문제가 됩니다.


조사대상집단의 특성 변화 측면에서 본다면 조사기간이 길어지면 내적 타당성이 저해될 우려가 있는 반면, 일반화의 가능성이 높아진다는 점에서 내적 타당성과 외적 타당성은 상충관계에 있다고 하겠습니다. 반면, 표본의 대표성과 관측 및 측정방법과 관련해서는 내적 타당성을 저해하는 여러 외생변수들이 외적 타당성까지 저해한다고 하겠습니다.






 

 


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2012문제 6표본오류(sampling error)와 비표본오류(non-sampling error)에 대해 설명하시오.(10)

 

 

표본오류는 표본을 통해 모집단을 추론하는 과정에서 발생하는 필연적인 오류로 전수조사를 하지 않는 한 제거할 수 없음. 비표본오류는 표본오류를 제외한 모든 오류. 전수조사를 실시하더라도 제거할 수 없는 오류.

 

표본의 크기를 증가시킨다고 해서 표본의 정확성이 무조건 높아지는 것이 아님.

조사비용 및 조사소요기간의 제약 하에 통계로 얻어지는 결과치의 오차를 관리해야 함.



<표본오류와 비표본오류 핵심정리>

 

비표본오류의 분류와 대책에 대해 좀 더 상세하게 분류한다면 아래 같이 정리해 볼 수 있습니다.


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2015문제 5확률표본추출과 비확률표본추출의 의미와 차이에 관하여 설명하시오. (10)

 

2013문제 2후발 스마트폰 생산업체 B사는 선발 스마트폰 생산업체 A사에 비하여 우수한 하드웨어 성능을 가지고는 있으나, 스마트폰 시장에서 사용자가 동작하는 소프트웨어 즉, 사용자인터페이스(User Interface)A사의 제품에 비하여 좋지 않다는 평가를 받아왔다. 이에 B사는 기존 사용자 인터페이스의 불편한 점을 개선하여 새로운 사용자 인터페이스를 두 가지 형태로 개발하였다. , 스마트폰을 많이 사용하는 스마트폰 전문가용과 일반 피처폰의 기능을 주로 사용하는 스마트폰 비전문가용 사용자 인터페이스를 개발하였다. 후발 B사는 새롭게 개발된 스마트폰 사용자 인터페이스의 성능을 선발 A사의 사용자 인터페이스와 비교하여 구매의향을 알아보려고 한다. (30)

(1) 표본추출을 위한 일반적인 표본설계과정을 단계별로 설명하시오. (10)

(2) 후발 B사가 피처폰의 기능을 주로 사용하는 비전문가용 사용자 인터페이스에 대해서 스마트폰 비전문가들의 구매의향을 비교하기     위해서 위의 표본 설계과정에 따라서 단계별로 설명하시오. (20)

2013문제 2는 매우 긴 지문에도 불구하고 표본추출을 위한 일반적인 표본설계과정을 이해하고 있으면 간단하게 응답할 수 있는 문제입니다. 표본설계란 흔히 조사대상자 즉 표본추출 모집단을 정의하고 프레임(명단)을 확보한 후 표본추출방법과 자료수집방법 및 표본크기를 정하는 는 것을 의미힙니다. 아래 예시가 위 문제의 가능한 답변 중 하나가 될 것입니다.

모집단을 다시 정의하는 이유는 우리가 목표로 하는 모집단과 표본추출모집단은 다른 개념입니다. 목표모집단을 이해하기 위해 실제 표본추출을 적용할 모집단을 정의할 필요가 있습니다. 예를 들어 디저트카페 이용 경험자를 대상으로 커피전문점 브랜드에 대한 조사를 진행한다고 하면 당장 디저트카페의 정의가 문제될 것입니다. 커피전문점이나 제과점을 포함할 것인지 고려해야 합니다. 테이크아웃 이용자를 포함할 것인지, 평생 단 한번만 이용해 본 사람도 포함할 것인지 등 실제 표본추출을 위해서는 의외로 번거로운 정의 절차를 거쳐야 합니다.

표본크기의 결정 역시 주의가 필요합니다. 흔히 관련 전공서적에서는 최소표본은 30명이상이라고 하지만 반드시 일반화가 가능한 이야기는 아닙니다. 또한 표본크기는 조사대상 모집단이 포함하는 집단이 얼마나 다양한가를 고려해야 합니다. 예를 들어 20대 여성을 대상으로 디저트카페에 대해 알아보는 조사와 유권자 전체를 대상으로 논란이 되는 정책이슈를 알아보는 조사에서 필요한 표본의 크기는 달라질 수 밖에 없습니다. 모집단의 분산 외에도 확보가능한 조사예산 역시 고려해야 합니다. 표본 한명당 단위 비용이 알려져 있고 확보가능한 예산이 정해져 있다면 표본크기는 예산에 기초해 결정해야 할 수 밖에 없습니다.

<표본추출 핵심정리>

확률표본추출과 비확률표본추출의 차이를 묻는 문제가 출제되었으니 이번에는 각각에 대해 알아보겠습니다. 확률표본추출은 아래 네가지 방법이 있습니다.

 

시장조사의 실무현장에서는 확률추출보다는 오히려 비확률추출이 일반적입니다. 비확률추출은 크게 아래 세 가지 방법이 있습니다.

 

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주로 마케팅 목적으로 예비창업자나 기업의 실무담당자 분들을 대상으로 시장조사론 세미나를 진행해 오다가 지인의 요청으로 경영지도사 수험생 분들을 위한 시장조사론 인터넷 강좌를 진행해 보았습니다. 그 결과 유사 강좌 중 최고의 재미없음을 자랑하게 되었고, 더불어 이랬으면 좋겠다는 개인적인 생각도 갖게 되었습니다.

시험은 정해진 시간에 자신의 모든 역량을 쏟아 부어야 하는 일인 만큼 합격 가능성을 높이기 위해서는 성실하게 공부하는 것과 함께 효율적으로 공부하는 것이 무척 중요합니다. 그런데, 때때로 정확한 이해를 전제로 하지 않은 능률의 추구가 오히려 암기와 반복에 필요한 시간을 증가시켜 수험생활을 힘들게 하는 경우도 있을 것이라 생각합니다.

그래서 성실하게 경영지도사 시장조사론을 준비했지만 정리가 잘 되지 않아 번민하는 수험생분들이 정확한 이해를 근거로 수험생활의 능률을 올릴 수 있도록 경영지도사 시장조사론 기출문제해설을 재미없게 준비해 보았습니다. 혹시 지금부터 설명 드리는 내용이 본인과는 맞지 않다고 생각한다면 과감히 보지 않는 것이 올바른 선택입니다.

우선 최근 5년 이내 출제경향을 살펴보는 것에서 출발해 보겠습니다. 아래 그래프는 최근 5년간 출제영역별 점유율입니다. 점유율은 단순 출제빈도 뿐만 아니라 배당점수까지 고려한 비율입니다. 아래의 그래프를 보면 우선 두 가지 점에 주목할 필요가 있습니다. 첫째는 분석방법의 점유율이 가장 높지만 사실 분석방법을 독립적으로 질문하기 보다는, 아직 직접적으로 출제된 적이 없는 추정 및 검정이론을 간접적으로 묻는 질문이 많았다는 점입니다. 둘째 순수하게 통계에 관련한 문제보다는 시장조사론의 방법론과 관련한 출제가 빈번했다는 점입니다.

세부영역별로 다시 살펴보면 조사의 회귀분석과 조사의 종류가 압도적으로 높은 점유율을 보이고 있음을 알 수 있습니다. 조사의 종류 부분은 최근 점수배정이 높은 문제가 출제되어 다소 과대 반영된 측면이 없지 않으나, 회귀분석은 지속적으로 높은 출제빈도와 배점을 보이고 있습니다. 다만, 이미 언급한 바와 같이 회귀분석 자체에 대한 문제도 있지만, 회귀분석 영역에서 출제되긴 했지만 오히려 통계적 검정이론에 대한 이해를 묻는 질문인 경우도 많았다는 점을 간과하면 안되겠습니다.

상대적으로 극단치라고 할 수 있는 회귀분석과 조사의 종류를 제외하고 보면 대체로 두 개의 집단으로 세부출제 영역을 구분해 볼 수 있습니다. 최근 5년간 점수 점유율이 높은 영역의 경우 그 만큼 출제위원들이 중요하게 생각하는 영역이라고 판단할 수 있을 것인데 최근 2년간 상대적으로 점수점유율이 낮다면 올해 출제 가능성이 다소 높다고 판단할 수 있을 것으로 보입니다.

이런 점을 감안한다면 회귀분석과 표본추출은 당연히 관심 있게 보아야 할 것이고, 그 외에는 최근 5년간 점수점유율이 높으면서도 최근 2년간 점수점유율이 낮은 영역 중에서 본인이 취약한 분야에 공부시간을 좀 더 할당해야 할 것입니다.

 

이런 점을 감안해서 다음 시간부터는 출제 연도가 아닌 시장조사론 영역 기준으로 기출문제를 검토하는 시간을 가져 보겠습니다.

 

 

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