[직업심리학] 10. 규 준 (발달 규준, 집단 내 규준, 분산정도, 확률표집방법, 표집오차, 집중경향척도)[직업상담사 2차 기출문제]

[직업상담사 2차 기출문제]

II.직업심리학-규 준 (발달 규준, 집단 내 규준, 분산정도, 확률표집방법, 표집오차, 집중경향척도)

10.  규   준

01. 규준의 종류 중 발달 규준을 3가지 쓰고 각각에 대해 설명하시오.[12-1]

1. 연령 규준••••••정신연령규준

개인의 점수를 규준집단에 있는 사람들의 연령에 비교해서 몇 살에 해당되는지를 해석할 수 있게 하는 방법이다.

검사문항이 연령 수준별 척도로 되어 있어서 검사결과를 통해 수검자의 정신연령 수준을 가능할 수 있도록 되어 있다.

2. 학년규준

연령 규준과 마찬가지로 주로 성취도검사에서 이용하기 위해 규준집단에 있는 각 학년별 점수의 평균이나 중앙치를 이용하여 규준을 제작하는 방법이다. 예를 들어, 어떤 학생의 능력 수준을 같은 학년의 학생들과 비교해서 알아보는 것도 중요하지만 그의 능력이 몇 학년에 해당하는 것인지를 알아보는 것도 의미가 있다.

3. 언어발달 규준

 개인의 점수를 규준 집단에 있는 사람들과 비교해서 언어 발달 정도를 해석할 수 있게 하는 방법이다.

4. 서열 규준

개인의 행동을 관찰하여 발달단계상 어느 정도 위치에 있는지를 해석할 수 있게 하는 방법이다.

 

02. 규준의 종류 중 집단 내 규준 3가지를 쓰고 예를 들어 설명하시오.[19-1 , 15-112-3, 12-2, 10-4, 09-2, 15-1]

1. 백분위 점수

 ① 원점수를 백분율로 표시한 점수로 한 개인의 상대적 위치를 알 수 있다.

 ② 개인의 점수가 85점이고 백분위가 90점일 때 85점보다 낮은 점수를 받은 사람이 90%라는 것이다.

2. 표준 점수 : 원점수를 표준점수로 변환하는 것이다.

① 분포의 표준편차를 이용하여 원점수가 평균으로부터 벗어난 거리를 표시한 것이다.

② 표준점수에는 Z점수와 T점수가 있다.

㉠ Z점수 : 평균=0, 표준편차=1, Z= (원점수-평균)/표준편차

㉡ T점수 : 평균=50, 표준편차=15, T=10Z+50

3. 표준 등급

① 원점수를 크기 순서에 따라 배열한 후 백분율에 맞추어 1~9까지 등급으로 나눈 것으로 스테나인이라고도 한다.

② 학교에서 실시하는 성취도 검사나 적성검사의 결과를 나타낼 때 주로 사용되며 피검사자들 간의 작은 점수 차가 지나치게 확대 해석되는 것을 미연에 방지하기 위함이다.

4. 편차 IQ : 표준 점수 개념을 이용한 것으로 평균이 100, 표준편차는 15 또는 16에 근접하는 표준점수이다.

 

03. 직업 상담사가 구직자 A와 B에게 각각 동형검사인 직무 능력검사(I형)과 직무능력검사(II형)을 실시한 결과 A는 115점, B는 124점을 얻었으나 검사 유형이 다르기 때문에 두 사람의 점수를 직접 비교할 수 없다. A와 B중 누가 더 높은 직무능력을 갖추었는지 각각 표준 점수인 Z점수를 산출하고 이를 비교하시오.(각각의 Z점수는 소수점 둘째 자리까지 산출하며 계산 과정은 반드시 기재해야 한다.)[14-4, 07-3]

A : 직무능력검사(I형) : 표준화 집단  평균 = 100, 표준편차 =7 B : 직무능력검사(II형) : 표준화 집단 평균 = 100, 표준편차 = 15

∴ Z = (원점수-평균) / 표준편차

∴ A = (115-100)/ 7= 2.14      ∴ B =(124-100) / 5= 1.60

∴ A의 표준점수가 B의 표준점수보다 높으므로 A의 직무능력이 더 높다고 할 수 있다.

※ 편차 IQ(Deviation IQ, 편차 지능지수). 표준점수 개념이용. 평균 100, 표준편차 15 또는 16에 근접하는 표준점수

 

04. 어떤 집단의 심리 검사 점수가 분산되어 있는 정도를 판단하기 위하여 사용되는 기준 3가지를 쓰고 간략히 설명하시오.[11-2, 08-3]

1. 범위(Range)                                        

관련 자료가 흩어져 있는 정도를 측정하는 방법의 하나이며, 최고값에서 최소값을 빼준 값이다. 최고 점수와 최소점수의 폭이 클수록 구성원의 수준 차가 크고 점수의 폭이 적을수록 수준차가 적다고 할 수 있다.

※ 집단의 점수 분포 정도를 알아보기 위한 방법으로 점수 분포에 있어서 최고점수에서 최저점수까지 거리를 의미한다.

2. 사분편차(Quartile Deviation)

자료들이 얼마나 중간 부분에 집중되어 있는가를 나타내는 퍼짐의 정도를 의미한다. 제3사분위점수(백분위 75에 해당하는 원점수)에서 제1사분위 점수(백분위 25에 해당하는 원점수)를 뺀 값을 2로 나누어 분산도를 나타내는 방법이다. 총 4개로 나누어 3/4지점에서 1/4지점을 뺀값을 2로 나눈 값이다.

3. 표준편차(Standard Deviation)

편차를 제곱하여 모두 합한 후 사례 수로 나눈 값(분산)의 제곱근을 의미한다. 각 원점수가 평균값에서 얼마나 떨어져 있는지를 알 수 있도록 해준다. 즉, 점수들이 평균에서 벗어난 평균거리를 나타내는 통계치이다. 표준편차가 크면 각각의 점수들이 평균에서 멀리 떨어져 있다는 것을 의미하고 표준편차가 적으면 각각의 점수들이 평균에 가깝게 보여 있다는 것을 의미한다.

4. 분산(Variance)

한 변수의 분포에 있는 모든 변수 값들을 통해 분산의 정도를 추정하는 것이다. 분산이 클수록 변수 값은 이질적인 반면, 분산이 작을수록 서로 동질적이라고 할 수 있다. 분산은 편차를 제공하여 모두 합한 후 사례 수로 나눈 값을 의미한다.

   

      편차 = 변량 – 평균

 

05. 어떤 직업흥미검사가 평균 100점, 표준편차가 20점이고 어떤 사람의 검사결과가 다음과 같을 때 이를 해석하시오.[07-1]

작업영역	1	2	3	4	5	6	7	8
	기계 • 기술	전문 • 연구	생물 • 의료	대인 • 사회	창작 • 예술	사무	서비스	수공 • 기공
표준점수	92	76	78	121	139	99	122	107

1. 점수의 분포가 정상분포라면 전체 수검자의 68%는 ±1 SD(표준편차) 내의 80~120점에 있고 95%는 ±2 SD(표준편차)내의 점수인 60~140점에 위치에 있다.

2. 검사에서 평균 100점, 표준편차가 20이므로 창작, 예술, 서비스, 대인•사회영역이 1SD ~ 2SD에 분포되어 그들의 영역의 점수는 상위 16%(50% - 34%) 이내에 있다.

3. 창작•예술에서 흥미가 가장 높게 나왔으므로 창의성이 높고 상상력이 풍부하여 독창적이고 개방적인 성격의 특징이 있다. 최적의 직업은 음악가, 화가, 작가, 디자이너 등이 있다.

4. 전문•연구, 생물•의료는 하위 16% 이내에 있으므로 가장 낮은 흥미를 보인다고 볼 수 있다.

 

06. 규준제작시 사용되는 확률표집방법 3가지를 쓰고 설명하시오.[18-3, 11-3, 15-2,3, 16-3]

     층화표집과 체게적 표집에 대해서 각각 사례를 들어 설명.

     확률표집방법의 종류 3가지를 쓰시오[10-1]

1. 단순무선표집 (Simple Random Sampling)

 모집단의 구성원들이 표본에 속할 확률이 동일하도록 표집하는 방법이다. 가장 기초적인 방법은 구성원들에게 일련 번호를 부여하고, 이 번호 중에서 무선적으로 필요한 만큼 표집하는 방법이다.

 예를 들면 학급청소를 하기 위해 학생들에게 일련번호를 부여하고 제비 뽑기를 통해 필요한 만큼 표집한다..

2. 층화(유층)표집 (Stratified Sampling)

① 단순무선표집을 응용한 방법으로 모집단이 규모가 다른 몇 개의 이질적인 하위집단으로 구성되어 있는 경우에 표집하는 방법이다.

② 모집단에 대한 기존 지식을 이용하여 모집단을 몇 개가 소집단으로 구분하되 각 집단내의 구성요소들이 전체 모집단의 구성요소보다 동질적으로 구성한 후 단순무선표집을 적용 표본의 표준오차 줄임

예를 들어, 모집단이 종교를 가진 사람들이라면, 모집단에 포함된 여러 종파의 신도들을 각 종파별로 나누어서 해당 종파 내에서 필요한 만큼 무선표집하는 방법이다.

※ 각 층화 간 평균은 이질적이고 집단 내 요소들이 동질일 때 좋다. 특정 하위집단의 대표성이 요구될 때 이용한다.

3. 집락(군집)표집 (Cluster Sampling)

 모집단을 서로 동질적인 하위집단으로 구분해서 집단 자체를 표집하는 방법이다. 예를 들어, 초등학교 1학년용 검사의 규준을 개발한다면, 표집 단위를 개인으로 하는 것이 아니라 반으로 하는 것이 가능하다. 즉, 전국의 초등학교 1학년의 반을 일련 번호를 갖도록 정리한 후 필요한 표본 수를 채울 수 있도록 반을 체계적으로 표집했다면 이는 집락표집이다. (모집단이 국가라면 소집단은 지역(경기도)를 선정.

※ 집락이라고 부르는 많은 수의 집단으로 분류하여 그 집락들 가운데서 표집의 대상이 될 집락을표집한 후 그 표집 집단에서 만 표본을 추출하는 것이다.

① 집락들 중에서 먼저 무작위 표집을 하고 뽑힌 집락 내의 모든 사례를 그대로 표본으로 삼는 것을 1단계 집락표집이라고 한다.

② 2회 이상 표집을 거쳐서 표본이 표출 되는 것을 다단계 집락표집이라고 한다.

4. 체계적 표집(계통표집.Sysyematic Sampling)

최초의 표본만 무작위로 표집하고 나머지 표본들은 최초의 표본으로부터 일정한 간격으로 표집하는 방법이다. 예를 들어 100명의 학생 중 10명을 뽑는다고 할 경우 매 10번째 학생을 뽑는다. 다만 최초의 표본이 5번째 학생으로 무작위 선정되었다면 15, 25, 35….등 표본추출 될 것이다.

※ 표집대상을 체계적인 단위로 나누어서 그 단위에서 무선적으로 피험자를 선발.

 

07. 표준화를 위해 수집된 자료가 정규분포에서 벗어나는 것을 해결하기 위한 방법을 3가지 쓰고 설명하시오.[13-1, 11-3,16-2]

1. 완곡법(Smoothing) : 정규분포의 모양을 갖추도록 점수를 더해주거나 빼주는 방법이다. 정규분포와 비슷하게 나왔을 때에만 사용할 수 있다.

2. 절미법(Tail Out Method) : 정규분포와 비교하여 오른쪽이나 왼쪽으로치우친 분산의 경우 해당 부분의 편포 꼬리를 잘라내는 방법이다. 꼬리가 작을 때에만 사용할 수 있다. (왜도 모양)

3. 면적 환산법(Area Transformation) : 각 점수의 백분위를 구하고 그 백분위에 해당하는 Z점수를 찾는 방법이다.(표준 점수 중 Z점수)

 

08. 측정의 표집오차에 대해서 설명하시오.[10-4, 02-1]

▣ 표본의 크기, 분산의 정도, 표집방법에 따라 달라진다.

1. 의미 : 표집 오차란 조사 대상자가 모집단 전체를 대표하지 못함으로 인해 발생하는 오차로써 표본을 추출하는 과정에서 발생하는 오차를 말한다.

2. 종류

① 무선 표집 오차 : 모집단에서 표본을 추출할 때 단순히 우연하게 생기는 오차를 의미하므로 표본의 사례 수가 클수록 표집오차는 작아진다.

② 편파에 의한 표집오차 : 표집 방법이 잘못되어 나타나는 오차를 말한다. 모집단이 아무리 크더라도 오차가 사라지지 않는다. 표집을 정확하고 제대로 된 방법으로 실시해야 오차를 줄일 수 있다.(표준오차 고려, 오차 범위 안의 점수 차이는 무시해도 좋다.)

 

09. 측정의 표준오차(SEM)가 무엇인지 예를 들어 설명하시오.[05-3, 16-4, 10-3]

1. 표집과정에서 생기는 오차로, 매번 검사를 실시할 때마다 달라지는 평균의 오차 범위를 말한다. 즉 샘플링을 여러 번 했을 경우 각 샘플링의 평균이 전체 평균과 얼마나 차이를 보이는가를 알 수 있는 통계량이다.

2. 예를 들면, A검사의 평균이 70, 표준오차(표준편차)가 3이면 다음 번 A검사를 다시 실시했을 경우 평균은 67~73의 범위에 존재할 것이라고 예측이 가능하다.

10. 집단의 심리검사 점수 집중경향척도인 대표값을 알아보는 방법 3가지를 설명하시오.

1. 평균 : 가장 보편적인 집중경향의 척도로서 일반적으로 산술평균을 의미하며, 측정치 합을 사례수로 나눈 값이다.

2. 중앙값 또는 중앙치

① 자료를 크기 순서대로 배열했을 때, 중앙에 위치하게 되는 값이다.

중앙값을 기준으로 자료의 반은 중앙값보다 큰 값을 갖고, 나머지 반은 중앙값보다 작은 값을 갖는다.

② 예를 들면 자료가 4, 5, 7, 8, 10과 같이 홀수 개수로 구성되어 있는 경우 7보다 작은 값이 2개, 7보다 큰 값이 2개 있으므로 7이 중앙값이 된다. 자료가 1, 3, 5, 7, 8, 9와 같이 짝수 개수로 구성되어 있는 경우에는 가운데 있는 두 값인 5와 7의 평균인 6이 중앙값이 된다.

3. 최빈값 또는 최빈치

① 자료 분포 중에서 가장 많은 빈도를 지닌 점수를 말한다.

② 예를 들어 자료가 1, 1, 2, 3, 3, 5, 5, 8로 구성되어 있는 경우, 3의 빈도가 가장 많으므로 3이 최빈값이 된다.