Social Welfare Thorn News, 福智衍, 복지비틀기

소리없는 비명을 지른다.
와중에 
입은 북돋우고
믿어라 말하며
어르고 또 달랜다.
공허가 남는다.

유혹은 달콤하다.
한켠에선
네가 뭐라고
기댈 데가 필요한 건 
너도 마찬가지잖아
비루함이 엄습한다.

비겁한 변명에도
작은 위로가 함께하기를
하여
옳음과 바름 사이에서
조금 더, 조금 더
주저할 수 있기를

알아두면 쓸모있는 통계관련 잡학상식

• 검증(檢證)과 검정(檢正)
• 공(空)과 무(無), 0과 null
• 부등식의 표현 이해
• p value(유의확률)를 표기하는 방법
• p value(유의확률)와 통계량
• 왜 유의확률(p value)은 0.05를 기준으로 하는가?
• 확률(probability)과 가능도(likelihood)
• Z 점수(Z score, 표준점수)
• 평균 추론에 필요한 조건
• 표본이 정규분포(정규성)인지 여부를 어떻게 알 수 있는가? (수정) → https://welfareact.net/851
• 중심극한정리(central limit theorem, CLT)
• 부트스트랩(Bootstrap)
• 독립변수와 종속변수: 인과관계와 변수
• 측도와 척도
• 리커트(Likert) 척도는 서열척도인가?
• 무작위(random) 표본추출(표집, sampling)
• 표본오차(sampling error)
• 제1종 오류와 제2종 오류
• 통계에서 ‘로버스트(robust)’의 의미
• Mann Whitney U = .000

이전 포스팅을 포함해 한데 모아보았습니다.

2014년 "발달장애인 권리보장 및 지원에 관한 법률"이 제정 시행(2015년)되면서, 광역시도에는 지역발달장애인지원센터가 설치·운영되고 있다. 그리고 이와 연계해 수많은 발잘장애인을 위한 주간활동서비스 제공기관이 설립 운영되고 있다.

하지만 이런 시설들은 사회복지시설이 아닌 경우가 많고, 소규모 시설인 경우가 많아 회계지침에 맞는 투명한 운영이 어려운 것이 현실이다.

굳이 이런 제공기관 뿐만 아니라 소규모 시설로 정부 시스템을 사용하거나 민간 회계관련 소프트웨어를 사용하지 않는 경우라면 아래의 엑셀 파일을 활용해보는 것은 어떨까?

현금출납부를 기반으로 하였으되, 기본 계정과목들을 사전입력해두었고, 이를 바탕으로 쉽게 결산까지 취합될 수 있도록 만들어보았다.

일단위 입출만 잘 관리한다면, 오른편의 소계를 통해 실시간으로 총계정원장과 같은 결과물을 얻을 수도 있을 것이다.

기본적으로 계정과목은 업무지침을 바탕으로 필요하다고 판단되는 관항목을 임의로 만들어보았으나, 지침 기반이기 때문에 크게 다르지 않을 것이라 판단된다.

만일 예선서 시트의 게정과목을 수정할 수 있다면, 소규모 재단법인의 예결산 관리나 작은 복지시설에서도 충분히 사용할만할 것이다.

일반적으로 우리는 모집단이 아닌 표본집단을 대상으로 분석을 실시한다. 하지만 이런 표본집단과 모집단 사이에는 작은 차이가 존재할 수밖에 없다. 이런 차이를 표본오차(sampling error)라 부른다.
예를들어 지난 20대 대통령선거 지상파 3사의 출구조사 결과를 살펴보자.

이를 하나하나 해석해보면 다음과 같다.
첫째, 신뢰수준 95%는 같은 조사를 100번 했을 때 95번은 같은 결과가 나올 것이라 기대할 수 있다는 뜻이다.
둘째, 표본오차 ±0.8%p는 윤석열 후보의 실제 득표율이 47.6%～49.2%, 이재명 후보의 득표율은 47.0%～48.6% 사이에서 결정될 것으로 기대된다는 의미이다. 
그리고 이 말은 출구조사의 결과만 놓고 살펴본다면, 누가 최종적으로 대통령이 될 지에 대한 예측은 되지만 결과값이 오차범위 내에 있다는 뜻이다.

한편 이런 표본오차(e)는 표본의 크기와 관련이 있다.

그리고 이런 표본오차는 오차한계(margin of error), 최대허용오차, 오차범위, 표집오차 등과 같은 의미로 사용된다.

표본오차 = 오차한계(margin of error) = 최대허용오차 = 오차범위 = 표집오차

사회조사 논문을 보면 리커트 척도를 등간척도로 다루어 상관분석과 회귀분석을 해 놓은 것을 많이 볼 수 있다. 하지만 뭔가 이상하지 않은가? 분명 배운대로라면 리커트 척도는 서열척도가 맞다. 이에 대한 논쟁은 과거부터 꾸준히 있어왔던 듯하다. 이에 대해 잘 정리한 논문이 있어 한편 소개한다.

바로 후이핑 우(Huiping Wu)와 싱온 렁(Shing-On Leung)이 2017년 Journal of Social Service Research에 기고한 "Can Likert Scales be Treated as Interval Scales? - A Simulation Study"이다. 이 연구의 Introduction을 보면, Jamieson(제이미슨, 2004)을 비롯한 인용해 엄밀히 말해 서열척도인건 분명하다고 본다. 한편 척도를 만들어낸 Stevens(스티븐스, 1946) 또한 서열척도를 등간척도로 다루었을 때의 유용성에 동의했다며, 리커트 척도의 개수를 늘려간다면 연속적인 척도로 보아 산술연산을 하는 것도 가능하다는 입장도 소개한다. 또한 Borgatta(보가타) & Bohrnstedt(보른스테드)는 리커트 척도를 불완전한 등간척도라 부르기도 한다.
서열척도를 등간척도로 다루는 것은 기본 가정을 위반한다는 문제점에도 불구하고 그 실효성이 높다는 딜레마를 안고 있다. 이 논문의 저자들은 그렇다면 얼마나 리커트 척도를 늘려가야 등간척도와 유사한 결과를 얻을 수 있는지에 대해 실험하고 그 결과 0~10까지 11점 척도가 된다면 등간척도로 보아도 무방한 결과를 도출한다고 결론내리고 있다.