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제안 방법
- 각 연관성 척도가 분석 대상의 출현빈도에 따라서 어떤 성향을 보이는가를 판단하는 척도로는 분석 대상의 출현빈도와 연관성 척도값 사이의 상관계수를 이용하였다. 빈도수준 선호경향 은 출현빈도의 높고 낮음에 따라서 연관성 척 도값이 어떻게 달라지느냐를 반영하는 성질이므로 상관계수로 측정하는 것이 바람직하다.
- 이 연구에서는 N을 30으로 정하였다. 다만 일부 연관성 척도의 경우에 출현빈도가 둘 다 최고값인 N이면 분모가0이 되어 계산이 안되는 상황이 발생하므로 분석 대상의 출현빈도를 1에서 29까지만 변화시키면서 연관성 척도를 적용하였다.
- 그러나 이런 실험 결과는 어디까지나 해당 실험 데이터에 의존해서 해석할 수밖에 없으므로, 분석 대상에 따라 달라지면 안되는 지수로 이용하기가 어렵다. 따라서 이 연구에서는 특정한 실험집합을 사용하지 않고, 이론적으로 가능한 경우의 수를 모두 포함하도록 연관성 측정 대상들의 출현빈도 조합을 인 위적으로 만들어 분석하였다.
- 연관성 척도값이 분석 대상의 출현빈도와 가지는 순위상관성을 이용하여 연관성 척도의 빈도 수준 선호지수 FLPI를 제안하였다. 이 지수는 분석 대상의 빈도분포가 최저빈도에서 최고 빈도 가까이에 이르도록 넓은 경우와, 중간빈 도이하로 제한되는 경우를 각각 반영하는 두 수치로 구성되어 있다.
- 빈도수준 선호경향 은 출현빈도의 높고 낮음에 따라서 연관성 척 도값이 어떻게 달라지느냐를 반영하는 성질이므로 상관계수로 측정하는 것이 바람직하다. 이 연구에서는 값의 상관을 측정하는 피어슨 적률상관계수(Pearson's r) 와 순위 상관을 측정하는 스피어만 상관계수(Spearman's rho) 를 모두 산출하였지만, 각 연관성 척도의 값의 범위가 크게 다른 경우도 있으므로 분석은 주로 스피어만 상관계수를 대상으로 하였다.
- 이 연구에서는 실험을 통해 여러 연관성 척도의 빈도수준 선호경향을 분석한 다음, 이를 바탕으로 연관성 척도의 빈도수준 선호지수 (Frequency Level Preference Index; FLPI)를 제안하였다.
이론/모형
- GSS계수, 카이제곱계수, 로그승산비를 선정하였다. 각 연관성 척도를 2X2 분할표에 적용한 형태로 나타낸 공식은<표 1>과 같다.
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