통계 개념과 연구 해석을 쉽게 풀어 쓴 StatEdu 컬럼입니다.
①② 회귀분석에서 명목이나 서열척도인 범주형 독립변수(or 통제변수 등)가 포함되어 있는 경우 더미변수로 변환해서 분석해야 한다. 더미(Dummy) 변수를 만드는 여러 가지 방법이 있지만 그 중에서 가장 편하게 만들 수 있는 방법에 대해 소개한다. 1. 변환 –> 더미변수 생성 SPSS 에서 기본적으로 제공하는 메뉴는 아니지만 손쉽게 설치하여 매우 편하게 사용할 수 있는 방법이다. 기존의 SPSS 메뉴에 있는 아이콘과 다른 모향이다. 아이콘은 SPSS 자체적으
통계 분석을 하기 위해서는 Data 의 코딩 규칙이 존재한다. 1. 1 case(사람, 회사, 물건 등) 한 줄에 입력을 한다. 2. 열(변수)에는 동일한 항목(변수 : ex- 성별)이 입력되어야 한다. 3. 1 Cell 에는 data 가 1 개만 입력되어 있어야 한다. 4. 변수명은 첫 자는 문자, 중간에 특수 문자를 사용하지 않는다. 그런데 실제 코딩된 data 를 보면 1, 2 가 바뀐 경우가 많이 있다. 즉, 행과 열을 바꾸어서 입력하는 경우이다. dat
지난 강좌에서 Bonferroni correction 에 설명했습니다. http://www.statedu.com/lecture/87159 하지만 Bonferronci correction 은 검정력이 너무 높다는 문제가 있어서 집단의 수가 많아질 수록 2 종 오류가 커지게 됩니다. 이를 보완한 방법으로 Holm-Bonferroni method 가 있습니다. 이 강좌는 아래의 첨부 문서를 확인하십시오. Attachments Holm_Bonferronci Method
SPSS 제공하지 않는 Armitage test 를 분석하는 방법 Linear-by-Linear(선형대 선형) 결합 통계량과 표푠수를 이용하여 Armitage test 결과를 계산할 수 있다. Attachments Armitage_test.xlsx – 湲곗〈 寃쎈줈: ./files/attach/binaries/60/326/236/822ef7e3e2f6fae99c07a4856848b140 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http
안녕하세요. 이일현입니다. 오늘부터 새로운 방식의 강좌를 시작했습니다. 유튜브(YOUTUBE) 를 이용한 실시간 강좌입니다. 오늘 새벽에 처음으로 테스트 겸해서 23분 정도의 첫 강좌를 했습니다. 이번 강좌는 변수와 분석 기법입니다. 인과 관계의 경우 종속변수와 독립변수를 구분할 수 있고, 그 변수의 유형을 알게 되면 적절한 분석 기법을 찾아줄 수 있습니다. 1. 변수와 분석 기법 https://www.youtube.com/watch?v=vS7oohgn8Fg E
회귀분석에서는 여러 가지 기본적인 조건이 존재한다. 그 중에서 종속변수의 자기상관이 있으며 1차 자기상관은 Durbin-Watson 지수 d 를 이용하여 검정한다. d 값은 0~4 사이에 나오며 2에 가까울수록 자기상관이 없이 독립이며, 독립인 경우 회귀분석을 사용할 수 있다. 하지만 d 값이 0 이나 4 에 가까우면 자기상관이 존재한다고 하며, 이 경우 회귀분석을 할 수 없으며, data 를 수를 추가하거나 중요한 독립변수를 추가하는 방법 사용한다. 이 방법으
상관계수 간의 유의성을 검정하는 방법입니다. 첨부된 EXCEL Macro 파일을 이용하면 자동으로 상관계수의 유의성을 검정합니다. 1. Fisher’s transformation (집단간 상관계수의 유의성 검정) 남자 (n=66) 의 상관계수가 0.111, 여자 (n=170) 의 상관계수가 – 0.297 일 때 두 집단간의 상관계수의 차이에 대한 유의성 검정 2. 연관성 있는 상관계수간 유의성 검정 동일 집단에서 2개의 상관계수간의 유의성을 검정하는 방법은 Ho
표본 수를 계산하기 위해서는 몇가지 조건이 있어야 합니다. 1. 분석기법 2. 유의수준 3. 검정력 4. 효과크기 가장 중요한 것은 분석기법입니다. 즉, 연구모형을 검정하기 위한 최종적인 분석기법이 무엇인가 알아야 한다는 것이죠. 이것이 결정되면 1. Test family 와 Statistical test 에서 분석 기법을 선택합니다. 예제로 ANOVA 에서 표본수를 계산해 보도록 하면, ANOVA 는 F test 의 일종이므로 Test family 에서 F t
대학원에서 특강을 실시한 자료의 동영상입니다. 마이크가 없이 맨 뒤에서 비디오 촬영한 것이라 잡음이 좀 있습니다. 2시간여 분량의 자료이며, 그중에 이번 시간에는 첫번째로 “통계! 어디서? 누가? 왜? 사용되는가” 라는 주제로 통계가 활용되는 곳에 대한 사례들에 대해서 설명합니다. Part 1-1 동영상 두번째 동영상의 중간부터는 “논문 작성을 위한 분석”이 시작됩니다. 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.stat
조절회귀분석을 하게 될 경우, 독립변수(X)와 조절변수(M) 의 상호작용항(Interaction) 을 만들어 분석을 하게 된다. 이때 X, M 과 Interactuion 간에는 선형관계가 존재하기 때문에 다중공선성이 발생된다. 회귀분석에서는 독립변수들 간에 다중공선성이 있을 경우 분석을 할 수 없기 때문에 조절회귀분석을 실시하는데, Interaction 을 직접 사용하는데에는 문제가 발생된다. 이렇게 Interaction 항을 만들면 다중공선성이 발생되어, 다중
