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디지털 시대의 양적연구방법론 - 음악교육 연구를 위한 통계
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  모델명 자 조슈아 A. 러셀|번역자 임혜숙|판형 152*225|면수 440면|발행 2023년 12월 15일 |정가 30,000원
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◆◆책 소개

 

디지털 시대, 미래교육을 위한 지침서

원제: Statistics in Music Education Research

 

음악교육을 공부하는 사람들이 가장 힘들어하는 통계적 절차 사용에 대한 안내서이다. 현존하는 음악교육 연구로부터 이해할 수 있는 기술과 사례를 사용하여 연구 시작부터 연구 설계, 데이터 입력부터 최종 분석에 이르기까지 다양한 통계 분석을 활용하는 과정이 설명되어 있다.

 

저자 조슈아 러셀 교수는 이 책을 통해 연구자, 연구의 교사, 연구의 독자 및 학생들이 음악교육 연구의 네 가지 주요 측면을 더 잘 이해하도록 돕고자 한다.

1. 이해: 다양한 통계 절차의 논리적 개념과 연구 결과가 구체적 맥락에서 무엇을 의미하는지 이해

2. 비판: 기존 연구에서 사용된 다양한 통계적 절차에 대한 비판 및 결과의 정확한 사용 및 해석을 보장하기 위한 연구 개발

3. 적용: 주어진 데이터 세트의 올바른 통계 모델 적용뿐만 아니라 모델을 결정하는 데 올바른 논리 적용

4. 보고: 명확한 방식으로 주어진 통계 절차를 보고하고 독자들이 데이터 분석이 정확하고 해석 가능한지 판단할 수 있도록 충분한 정보를 제공

이 책은 특별히 음악교육학 과정의 대학원생을 위해 저술되었지만, 더 나아가 음악교육 연구자 및 음악교육과의 교수들도 모수 통계가 음악교육에서 어떻게 사용되고 해석되는지 더 잘 이해하도록 하는 데 도움이 될 것이다.

 

 

◆◆저자 소개

저자 조슈아 A. 러셀(Joshua A. Russell)

미국 하트포드대학교 하트스쿨(공연예술음악원, The Hartt School of the University of Hartford) 음악교육과 조교수

 

 

◆◆번역자 소개

번역자 임혜숙

 

피아니스트 겸 음악교육가

이화여자대학교 피아노과 졸업

이화여자대학교 교육대학원 음악교육학과 석사졸업

미국 University of Illinois at Urbana-Champaign 연주 및 문헌 석사졸업

서울대학교 사범대학 협동과정 음악교육 박사졸업

 

서울대학교 교육연구소 객원연구원

경기도교육연구원 이사

한국교육과정평가원 2015 개정 교육과정 적성성연구 전문

가 워킹그룹 및 학교 온라인 수업 교수학습자료개발 자문위원

 

저서

음악적 발달 심리학

 

논문

초급 피아니스트를 위한 바로크시대 교육학적 연구

기악 앙상블을 통한 자기조절학습 능력에 미치는 영향

고등학생들과 대학생들의 음악 정체성 비교 외 다수

 

 

◆◆추천사

저는 20년이 넘게 대학교 수준의 연구 방법론을 가르쳐왔고, 그보다 더 오랜 시간 동안 통계를 학문에 활용해왔습니다. 스스로의 이해를 더 높이고 학생들이 이 과목을 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 방법을 찾기 위해 이 주제를 계속해서 공부해 왔습니다. 이 책이 더 빨리 저술되었으면 좋았을 것입니다! 조슈아 러셀은 이 직접적이고 쉽게 읽을 수 있는 책을 통해 통계를 둘러싼 신비의 망토를 벗겼습니다. 시중에는 많은 통계 책들이 있지만, 음악교육 연구를 위한 통계는 특별히 음악교육 연구자들, 교사들, 그리고 학생들을 위해 저술되었습니다. 러셀의 명확한 문장, 출판된 음악교육 연구들로부터의 예시와 구체적인 단계별 설명은, 초보 연구자로부터 경험이 있는 사람들 모두에게 도움이 될 것입니다. 저는 이 책이 대학 강의실에서 그리고 모든 음악 교육자들 책장에서 참고문헌으로써 사용되기를 강력히 추천합니다!“

- 윌리엄 바우어(William Bauer, 플로리다 대학교 음악교육학과 교수)

 

 

◆◆차례

 

서문

역자 서문

협력 웹사이트

 

I. 서론Introduction

1 | 기본 개념Fundamental Principles

가설 검정

중심 경향치 측정

변산성 측정

오류Error

변수의 유형

데이터의 종류

통계 절차의 유형

유의성Significance

자유도degrees of freedom

앞으로 나아가며

 

2 | 기술 통계Descriptive Statistics

기술 통계의 사용

기술 통계의 가정

연구 설계 및 기술 통계

기술 통계를 위한 데이터베이스 설계

명목형 또는 범주형 기술 통계 분석

비율 또는 척도화된 기술 통계 데이터 분석

기술 통계의 보고

기술 통계 보고서 작성을 위한 힌트

기술 통계 최종 고찰

기술 통계 연습

 

. 모수 통계 절차

Parametric Statistical Procedures

3 | 피어슨 적률 상관 분석Pearson Product-Moment Correlation

피어슨 적률 상관 분석의 사용

피어슨 상관 계수의 가정

피어슨 적률 상관 분석을 위한 영가설

연구 설계 및 피어슨 상관 계수

피어슨 상관 계수를 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 피어슨 상관 계수의 실행

피어슨 상관 계수 최종 고찰

피어슨 상관 계수의 보고

피어슨 적률 상관 분석 보고서 작성을 위한 힌트

피어슨 적률 상관 분석 연습

 

4 | 일표본 T–검정One-Sample T-Test

일표본 T-검정의 사용

일표본 T-검정의 가정

연구 설계 및 일표본 T-검정

일표본 T-검정을 위한 영가설

일표본 T-검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 일표본 T-검정의 실행

일표본 T-검정의 보고

일표본 T-검정 보고서 작성을 위한 힌트

일표본 T-검정 연습

 

5 | 종속 표본 T-검정Dependent-Samples T-Test

종속 표본 T-검정의 사용

종속 표본 T-검정의 가정

연구 설계 및 종속 표본 T-검정

종속 표본 T-검정을 위한 영가설

종속 표본 T-검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 종속 표본 T-검정 실

종속 표본 T-검정의 보고

종속 표본 T-검정 보고서 작성을 위한 힌트

종속 표본 T-검정 최종 고찰

종속 표본 T-검정 연습

 

6 | 독립 표본 T-검정Independent Samples T-Test

독립 표본 T-검정의 사용

독립 표본 T-검정의 가정

연구 설계 및 독립 표본 T-검정

독립 표본 T-검정을 위한 영가설

독립 표본 T-검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 독립 표본 T-검정 실행

독립 표본 T-검정의 보고

독립 표본 T-검정 보고서 작성을 위한 힌트

독립 표본 T-검정 최종 고찰

독립 표본 T-검정 연습

 

7 | 일변량 분산 분석(ANOVA)Univariate Analysis of Variance

분산 분석의 사용

분산 분석을 위한 사후 검정

일변량 분산 분석의 가정

연구 설계 및 일변량 분산 분석

일변량 분산 분석을 위한 영가설

일변량 분산 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 일변량 분산 분석 실행

일변량 분산 분석의 보고

일변량 분산 분석 보고서 작성을 위한 힌트

일변량 분산 분석 연습

 

8 | 요인 분산 분석Factorial Analysis of Variance

요인 분산 분석의 사용

요인 분산 분석을 위한 사후 검정

공분산 요인 분석의 표형식 보고

요인 분산 분석의 가정

연구 설계 및 공분산의 요인 분석

요인 분산 분석을 위한 영가설

요인 분산 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 요인 분산 분석 실행

요인 분산 분석의 보고

요인 분산 분석 보고서 작성을 위한 힌트

요인 분산 분석 연습

 

9 | 다변량 분산 분석(MANOVA)

Multivariate Analysis of Variance

다변량 분산 분석의 사용

다변량 분산 분석의 가정

연구 설계 및 다변량 분산 분석

다변량 분산 분석을 위한 영가설

다변량 분산 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 다변량 분산 분석 실행

다변량 분산 분석의 보고

다변량 분산 분석 보고서 작성을 위한 힌트

다변량 분산 분석 연습

 

10 | 반복 측정 분산 분석Repeated-Measures Analysis of Variance

반복 측정 분산 분석의 사용

반복 측정 분산 분석의 가정

연구 설계 및 반복 측정 분산 분석

반복 측정 분산 분석을 위한 영가설

반복 측정 분산 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 반복 측정 분산 분석 실행

반복 측정 분산 분석의 보고

반복 측정 분산 분석 보고서 작성을 위한 힌트

반복 측정 분산 분석 연습

 

11 | 공분산 분석(ANCOVA)

Univariate Analysis of Covariance

공분산 분석의 사용

공분산 분석을 위한 사후 검정

공분산 분석의 가정

연구 설계 및 공분산 분석

공분산 분석을 위한 영가설

공분산 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 공분산 분석 실행

공분산 분석의 보고

공분산 분석 보고서 작성을 위한 힌트

공분산 분석 연습

 

12 | 다변량 공분산 분석(MANCOVA)

Multivatiate Analysis of Covariance

다변량 공분산 분석의 사용

다변량 공분산 분석의 가정

다변량 공분산 분석 연구 설계

다변량 공분산 분석을 위한 영가설

다변량 공분산 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 다변량 공분산 분석 실행

다변량 공분산 분석의 보고

다변량 공분산 분석 보고서 작성을 위한 힌트

다변량 공분산 분석 연습

 

13 | 회귀 분석Regression Analysis

회귀 분석의 사용

회귀 분석의 가정

회귀 분석에서 사용된 수학의 이해

회귀 분석을 위한 영가설

회귀 분석 연구 설계

모든 기호의 이해

다중 회귀를 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 회귀 분석 실행

회귀 분석의 보고

회귀 분석 보고서 작성을 위한 힌트

회귀 분석 연습

 

14 | 데이터 축소: 요인 및 주성분 분석

Data Reduction: Factor and Principal Component Analysis

데이터 축소 기법의 사용

데이터 축소 용어

데이터 축소 사용에 대한 이해

데이터 축소의 잠재적 한계

데이터 축소의 가정

데이터 축소의 연구 설계 및 영가설

데이터 축소를 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 데이터 축소 기법 실행

데이터 축소 기법의 보고

데이터 축소 보고서 작성을 위한 힌트

데이터 축소 연습

 

15 | 판별 분석Discriminant Analysis

판별 분석의 사용

판별 분석에서 모형 개발

판별 분석의 가정

판별 분석의 연구 설계 및 영가설

판별 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 판별 분석 실행

판별 분석의 보고

판별 분석 보고서 작성을 위한 힌트

판별 분석 연습

 

. 신뢰도 분석Reliability Analysis

16 | 크론바흐 알파Cronbach’s Alpha

신뢰도 분석의 사용

신뢰도 분석의 가정

크론바흐 알파

크론바흐 알파 계산을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 크론바흐 알파 실행

크론바흐 알파의 보고

크론바흐 알파 보고서 작성을 위한 힌트

크론바흐 알파 연습

17 | 반분 신뢰도Split-Half Reliability

반분 신뢰도의 사용

신뢰도 분석의 가정

반분 신뢰도 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 반분 신뢰도 분석 실행

반분 신뢰도 분석의 보고

반분 신뢰도 분석 보고서 작성을 위한 힌트

반분 신뢰도 연습

 

. 비모수 검정Nonparametric Tests

18 | 카이-제곱Chi-Square

카이-제곱 검정 사용

카이-제곱 검정의 가정

연구 설계 및 카이-제곱 검정

카이-제곱 검정을 위한 영가설

카이-제곱 검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 카이-제곱 검정 실행

카이-제곱 검정의 보고

카이-제곱 보고서 작성을 위한 힌트

카이-제곱 연습

 

19 | -휘트니 U 검정Mann-Whitney U Test

-휘트니 U 검정의 사용

-휘트니 U 검정의 가정

연구 설계 및 만-휘트니 U 검정

-휘트니 U 검정을 위한 영가설

-휘트니 U 검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 만-휘트니 U 검정 실행

-휘트니 U 검정의 보고

-휘트니 U 검정 보고서 작성을 위한 힌트

-휘트니 U 검정 연습

 

20 | 크러스컬 월리스 H 검정Kruskal Wallis H Test

크러스컬 월리 H 검정의 사용

크러스컬 월리스 H 검정을 위한 사후 검정

크러스컬 월리스 H 검정의 가정

연구 설계 및 크러스컬 월리스 검정

크러스컬 월리스 H 검정을 위한 영가설

크러스컬 월리스 H 검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 크러스컬 월리스 H 검정 실행

크러스컬 월리스 H 검정의 보고

크러스컬 월리스 H 검정 보고서 작성을 위한 힌트

크러스컬 월리스 H 검정 연습

 

21 | 스피어만 상관 계수Spearman Correlation

스피어만 상관 계수의 사용

스피어만 상관 계수의 가정

연구 설계 및 스피어만 상관 계수

스피어만 상관 계수 분석을 위한 영가설

스피어만 상관 계수 분석을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 스피어만 상관 계수 분석 실행

스피어만 상관 계수 분석의 보고

스피어만 상관 계수 분석 보고서 작성을 위한 힌트

스피어만 상관 계수 분석 연습

 

22 | 윌콕슨 검정Wilcoxon Test

윌콕슨 검정의 사용

윌콕슨 검정의 가정

연구 설계 및 윌콕슨 검정

윌콕슨 검정을 위한 영가설

윌콕슨 검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 윌콕슨 검정 실행

윌콕슨 검정의 보고

윌콕슨 검정 보고서 작성을 위한 힌트

윌콕슨 검정 연습

 

23 | 프리드만 검정Friedman’s Test

프리드만 검정의 사용

프리드만 검정의 가정

연구 설계 및 프리드만 검정

프리드만 검정을 위한 영가설

프리드만 검정을 위한 데이터베이스 설계

SPSS에서 프리드만 검정 실행

프리드만 검정의 보고

프리드만 검정 보고서 작성을 위한 힌트

프리드만 검정 연습

 

부록Appendix

참고문헌References

색인Index

 

 

◆◆출판사 서평

 

다양한 사회 및 교육 현상을 합리적으로 이해하게 하는 중요한 연구방법인 통계!

음악이라는 순수 예술을 근간으로 하는 분야인 음악교육에 전하는 양적연구방법론!

 

수학에 대한 두려움, 음악 예술을 수학적 분석으로 소개할 수 없다는 철학적 믿음 등 다양한 이유로 어려웠던 음악교육의 통계적 절차 사용의 벽을 허무는 책이다.

 

이 책에서 저자는 음악교육에 현존하는 방대한 양적 연구를 수집하고, 그 연구의 기반이 된 데이터를 사례로 활용하여 음악교육 연구에 필요한 다양한 통계 기법을 설명하고 있다.

통계의 기본 개념 설명부터 음악교육에서의 다양한 현상을 파악하고 비교하는 기술통계, t-검정, 상관관계, 분산 분석, 요인 분석을 비롯하여, 이러한 이해를 기반으로 구체적인 원인을 찾기 위한 다양한 사후 검정, 미래를 예측하는 판별 분석, 회귀 분석, 그리고 연구의 정확성과 신뢰를 높이기 위한 여러 신뢰도 분석에 이르기까지, 여기에는 매우 다양한 통계 기법이 소개되어 있다.

 

각 분석마다 가설과 사용되는 검정, 그리고 SPSS(사회과학 통계 패키지)를 사용한 결과 및 보고서 작성 힌트와 예시 보고서 등이 제시되어 독자의 이해를 높인다.

 

 

17

기본적으로 모든 통계의 궁극적 목표는 최고의 가능한 데이터를 기반으로 정보에 근거한 결론에 도달하기 위하여 논리적이고 분석적인 사고를 시작하도록 돕는 것이다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 우리는 통계적 절차를 통해 가능한 한 많은 변수를 통제하면서 전체 모집단이 아닌 참여자들의 표본을 사용하여 진술된 가설을 기각할지 또는 수용할지를 결정할 수 있다.

 

18

이 책 전체에 걸쳐 공식이 차지하는 비중이 크지는 않지만, 나는 독자들에게 몇 가지 통계적 절차를 위한 공식을 제시한다. 이 노력은 독자가 검사 뒤에 숨겨진 논리를 이해하도록 돕고, 통계 검정 뒤에 숨겨진 상징적 추론을 파악하기 시작하게 한다. 또한 공식은 실제로 질문에 어떻게 대답해야 하는지에 대한 요약이다.

 

49

명확한 해답이 있을까? 아니다. 추론 통계를 사용하는 모든 연구자는 1종과 2종 오류를 범한다. 우리의 일은 가능한 최선의 결정을 내리기 위해 우리가 할 수 있는 한 제공된 정보를 이해하는 것이다. 그러나 특히 연구가 탐색적 오류가 아닌 경우, 1종 오류보다 2종 오류를 만드는 것이 바람직하다.

 

51

음악교육 연구자나 음악교육 연구 독자는 통계적 절차에 사용되는 다양한 유형의 데이터를 이해하는 것이 중요하다. 사용되는 데이터 유형은 데이터를 더 잘 해석하는 방법뿐만 아니라 독자들에게 사용할 수 있는 가장 적절한 통계 절차에 대해서도 알려준다.

 

56

결과의 통계적 유의성은 이진 현상이다. , 통계적으로 유의하거나 유의하지 않은 결과를 의미한다. 유의성에 대해 접근하는 유의성이나 동향은 없다. 이것들은 연구에 투자된 연구자들에 의해 사용되는 문구들이다.

 

62

각 장은 음악교육 분야 내에서 이미 발표된 연구로부터 채택된 예시를 사용하였고, 여러분이 연구할 수 있는 두 개의 데이터 세트를 수록하였다. 첫 번째 데이터 세트는 각 장마다 나오는데, 책과 함께 분석 절차를 수행해 볼 수 있다. 두 번째 데이터 세트는 첫 번째 데이터 세트와 동일한 방법을 사용하여 여러분이 직접 수행해 볼 수 있다.


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