본 연구에서는 초등학교 5학년과 중학교 2학년 학생들이 측정상황과 우연상황에서 통계적 변이성을 설명하고 제어할 때 나타나는 사고 수준을 살펴본다. 연구결과, 측정상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 설명되지 않는 원인을 변이성의 근원으로 인식하는 수준, 설명되지 않는 원인을 의사-우연변이성으로 간주하는 수준이 확인되었다. 우연상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 우연변이성을 인식하는 수준, 분포의 원인을 인식하는 수준이 확인되었다. 변이성을 제어할 때는, 측정상황과 우연상황 모두에서 변이성 제어에 대한 인식이 미흡한 수준, 물리적 제어 방법을 고려하지 않으며 또한 통계적 방법 역시 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 고려하지 않지만 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 제시하지만 통계적 방법을 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법을 고려하며 또한 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준이 확인되었다.
본 연구에서는 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하고, 이들 요소 사이의 관계를 조사한다. 연구결과 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하는 것이 타당함을 확인하였다. 상관관계 분석결과 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어에 대한 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해의 상관계수가 유사한 것으로 나타났는데, 이러한 사실을 바탕으로 표집의 이해를 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해를 포괄하는 잠재변수로 설정할 수 있었다. 또한 변이성 인식과 변이성 제어는 표집의 이해에 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 변이성 설명은 표집의 이해에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
이 연구는 7년 동안의 수문, 기후, 수질자료를 이용하여 펜실바니아 38개 유역 수질의 공간적 변이 패턴을 고찰하였다. 연구기간동안 도시적, 농업적 토지이용이 많은 유역에서 농도의 변이가 심하게 나타났다. 질소의 농도는 농업적 토지이용과. 인의 농도는 도시적 토지이용과 상관관계가 높게 나타났다. 주성분분석을 통해 이들의 농도 변이를 설명하는 주요 성분 셋이 - 토지 지형관련, 기후관련, 규모 - 도출되었다. 부분 여분 분석을 통해 기후, 토지, 지형의 복합적인 영향이 질소 농도 변이의 28.1%를 설명하고 있으며, 순수한 토지 변수의 영향이 인 농도의 41.8 o/o를 설명하고 있음을 알 수 있었다. 주 전체적인 차원에서 농도변이의 뚜렷한 지리적 패턴-북서부지역의 낮은 농도와 남동부지역의 높은 농도-이 나타나고 있으며, 이는 지역적 규모에서 수문, 기후, 토지이용, 지형 등 여러 가지 환경변수의 복합적인 상호관련성을 반영하고 있다.
한 종에 속하는 개체의 행동 양상은 다양한 변이를 가진다. 같은 종 내에서 다른 행동적 표현형이 유지되는 현상은 진화적으로 적소 특화나 빈도의존성 선택으로 설명할 수 있는데, 아직 명확하게 밝혀진 것은 아니다. 특히 극단적인 행동 양상으로서의 정신병리가 높은 비율로 관찰되는 현상은 진화심리학의 난제 중 하나다. 행동 양상의 다양한 변이 및 정신병리를 진화적인 견지에서 접근하기 위한 몇 가지 틀이 제안될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 개체 간 행동 양상 변이에 관한 진화적 접근을 중심으로 동물 모델과 성격 요인모델, DSM-IV 다축 모델, FSD 모델, RDoC 모델 등을 간략하게 설명하고, 그 연구에 적용할 때 예상되는 장단점을 논의하고자 한다.
전나무 천연집단의 유전적 다양성 및 유전적 구조를 추정하기 위해서 RAPD 표지자를 사용하였으며, 이의 통계적 분석에 AMOVA 방법을 이용하였다. 전나무 집단 전체의 평균 다형성 RAPD 표지자 비율은 71.9%였으며, 전체 변이량의 대부분은 집단내 개체간의 차이(80.2%)로 설명이 가능하였다. 집단간의 유전적 분화정도(${\Phi}_{ST}$)는 0.198로 조사되었다. 전체 집단을 태백산맥과 소백산맥 두 지역으로 나누어 분석하였을 때, 지역간 차이로 설명할 수 있는 변이량이 8.5%로 나타났으며, 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. Bartlett 통계량에 의해 집단간 분산의 이질성을 조사한 결과, 태백산 집단과 가리왕산 집단이 특히 이 질적인 것으로 나타났으며, 전반적으로 태백산맥 지역의 집단들이 소백산맥 지역의 집단들 보다 상대적으로 유전적 이질성이 큰 것으로 나다났다. 마지막으로 기존 통계량과의 비교를 통해서 유전변이 분석에 있어서 AMOVA 방법의 적용 가능성에 대해서 논의하였다.
OLS 회귀분석은 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계를 밝히기 위하여 사용되어 질수 있지만, 이러한 전역적 방법은 그 공간적 관계에 있어서 국지적 변이를 설명할 수 없다. 이들 지리적 변이를 밝혀 내기 위해서는 반드시 국지적 방법을 사용해야 한다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 국지적 방법인 지리적 가중회귀분석(GWR)을 이용하여 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질간의 공간적 변이관계를 탐색하고자 한다. 환경적 형평성과 도시 삶의 질은 GIS와 원격탐사의 통합적 방법에 의하여 측정되었다. 연구결과에 따르면, 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계는 일반적으로 유의적인 부의 관계가 있었다. 또한, 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 관계는 공간상에서 상당히 변이하고, 전역적 OLS 모델 보다 GWR 모델이 이러한 공간적 변이관계를 더 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
서울시에 소재한 7개 측정점으로부터 입자상물질에 결합된 금속성분의 농도를 약 1년여 기간동안 관측하였다 (2001년 3월~2002년 5월). 본 관측자료를 토대로 공간적 요인이 금속성분의 분포특성에 어떠한 방식으로 영향을 미치는 가를 조사하였다. 이러한 분석을 위해, 변이계수, 시간적 변이성, 상관성 발생의 빈도 등과 같은 기준을 활용하였다. 본 연구 결과에 의하면, 금속성분의 농도분포가 상당히 다양한 요인들의 영향에 종속된다는 사실이 확인되었다. 특히 Fe, Mn, Pb 등의 성분들은 이질적인 지역들간에도 대단히 강한 유사성을 보이는데 반해, Cu와 같은 성분은 이러한 경향을 전혀 찾기가 어려웠다. 이러한 공간적 요인의 특성을 상세하기 설명하기 위해서는 개별 성분의 지화학적 요인을 발생/소멸현상과 연계하여 설명하는 것이 중요하다.
본 연구의 목적은 관상동맥중재술 입원 환자의 재원일수의 변이를 규명하기 위해 중증도 보정 모형을 개발하였다. 2004~2006년 퇴원손상환자 조사자료 중 관상동맥중재술 입원 환자 1,011건을 연구대상으로 하였으며, 재원일수의 변이분석은 t검정, 분산분석을 실시하였고, 중증도 보정 재원일수 모형은 데이터마이닝 기법을 이용하였다. 개발된 다중회귀분석 모형을 이용하여 예측 재원일수를 산출하고 이를 실제 재원일수와 비교한 결과 병상규모별, 보험유형과 지역별로 재원일수의 변이가 존재하는 것으로 나타났다. 환자 특성과 중증도를 통제하고 나타난 재원일수의 변이는 공급자 요인으로 설명될 수 있는데, 진료행태나 의료자원에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 행정 데이터를 이용하여 중증도 모형을 개발하고 변이를 확인하였다는 점에서 활용의 효용성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 고등학교 수학교과에서 배우는 모평균의 신뢰구간 구하기와 같은 통계적 추론 능력을 기르기 위한 방안의 첫 단계연구이다. 통계적 추론과정을 비판적으로 분석하여 신뢰할만한 추론방법으로 이를 인정할 수 있는 표본개념의 형성을 위해, 연구자들은 우연과 필연, 귀납과 연역, 가능성원리, 통계량의 변이성, 통계적 모형 등의 하위 개념들이 형성되어야 한다고 보았다. 그리고 초중등 통계단원의 전 과정에서 이들 개념의 체계적인 발달을 도모해야 한다는 전제 아래, 초 중 고등학교 통계단원을 분석해 본 결과는 아래와 같았다. 첫째, 문제해결 방법 선택의 지도와 관련하여, 통계적 방법을 선택할 문제 상황으로서, 우연적 상황을 필연적 상황과 구분하기위한 설명이 있는 교과서가 초등학교에는 없고, 중등 수준에서도 매우 드물었다. 둘째 표본의 모집단 관련 의미를 이해시키려는 단계적 준비가 미흡하다고 할 수 있다. 전체와 부분의 모집단과 표본 구분이 고등학교에서 비로소 공식화되고 있으며, 초 중학교에서 사용되는 표본자료는 그것으로부터 얻어지는 계산적 결과에만 초점이 맞추어짐으로서, 학년이 올라감에 따라 모집단을 향한 귀납적 추론의 신뢰성에 대한 비판적 사고의 깊이가 더해지는 모습을 찾아보기 어려웠다. 셋째, 무작위 추출이 갖는 대표성의 의미에 대한 설명보다는 무작위 활동 자체에 대한 설명이 중심이 됨으로서 무작위 추출의 확률적 의미, 즉 무작위 표본을 통해 구해질 통계량의 표집분포에서의 (상속된) 무작위성을 위한 담보로서의 목적에 대한 설명이 없다는 점이다. 넷째 통계적 추론을 수학(연역)적 추론과 구분해 주는 설명이 없을 뿐 아니라, 학습자의 논리성 발달 수준에 맞게 변화하는 가능성원리에 대한 설명, 적용 등을 전혀 찾기 어렵다는 점이다. 다섯째 통계량의 우연변이성과 그에 따른 표집분포의 존재에 대한 이해를 추구하는 설명을 찾기 어렵다는 점이다. 표집분포를 수학적으로 구하는 것은 매우 어려운 과정이지만, 그것의 존재를 인식하느냐 못하느냐는 통계적 추론 자체의 이해 가능성을 달리하는 중요한 문제이기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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