Q&A

출력결과중 분산분석표(ANOVA)의 p 값이 0.444로 나왔네요. 이경우 P 값이 0.05보다 크므로 H0라는 가설을 채택합니다. 결국 나이에 따라서 해마는 유의한 차이가 없는 것으로, 나이와 해마는 관계가 없다라고 할 수 있습니다. … 언제나 최선을 다하는 StatEdu가 되길 빌며 … >안녕하세요. >전에 regression과 GLM때문에 질문 드렸던 이은경이라고 하는데요. >제가 답변을 듣고 다시 바꾸어서 값을 넣고 결과를 얻었거든요. >그런데…

안녕하세요. 전에 regression과 GLM때문에 질문 드렸던 이은경이라고 하는데요. 제가 답변을 듣고 다시 바꾸어서 값을 넣고 결과를 얻었거든요. 그런데 이런 결과이면 해마와 나이간에 관계가 없다라고 할 수 있는지요. 유의 수준도 0.05보다 높고 해서요. 제가 생각하는게 맞는지요. 확인 부탁드려요. 항상 도움 주셔서 감사합니다. Legacy document_srl: 81666 / Legacy URL: http://www.statedu.com/QnA/81666

안녕하세요… 이번주에도 역시나 제가 또 관리자님을 귀찮게 하네요.. ㅡㅡ… 휴가는 가시는지… 네…저두회귀분석쪽으로 많이 알아봤는데요. 님이 말씀하시는것처럼 곡선추정으로 해봤는데…. 제대로 회귀가 된건지 아닌지를 알수가 없네요 결과값에 어떤 수치를 보고 알수 있나요? 그림으로 봐서는 통 모르겠는데요.. 그림에서 보면… 파란색깔이 원래 데이타의 곡선이구요.. 아래에 곡선이 log랑 Ex곡선인가본데요… 제가 가진 데이타곡선은 어떤곳에 체크를 해서 회귀해야하나요? 전 그냥 대충 체크해서…

아래와 같은 형태의 분석이라면 요인분석 보다는 회귀분석을 하는 것이 더 타당하겠네요. 처음 질문하신 형태로 봤을 때는 요인분석 후에 다른 작업을 하는 것으로 이해했는데, 다시 정리를 해보니             종속변수 : Data             독립변수 : 파장, grade 라고 봐야겠습니다. 또한 일반적인 회귀분석 형태는 직선의 관계이므로 직선이 아닌 곡선의 형태로 봐야겠습니다. 그러므로 비선형 회귀분석을 해야겠네요. 그리고 data의 입력은 지금같은 형태가…

한가지 더 짚고 넘어가야 할 것이 있네요. 파장을 나타내는 V400~V720와 Grade에 따른 Data의 수식을 찾고자 하는 것으로 이해가 되는데, 그것이 맞는것인가요. —>  네 맞습니다.. 지금 목표는 그것이지요.. 각 grade별로  파장대별 데이터에 의하여 어떤 통계분석방법을 통하여 수식을 얻고자 하는것이죠 그것이 각 grade별로 되어도 좋겠지만….. 그것보다 더 좋은것은 하나의 수식으로 모든 grade를 표현할수 있는 수식을 찾는것이죠,..이건 힘들것 같지만.. ㅡㅡ……

한가지 실수를 하신 것이 있는데요. 이경우 종속변수와 독립변수가 바뀌었습니다.  즉,           종속변수 : 해마의 값           독립변수 : 나이, 성별 와 같이 놓고는 회귀분석을 하시면 되고요.           종속변수 : 해마의 값           독립변수 : 나이 (20대, 30대 …), 성별 와 같이 놓고는 GLM을 하셔야 합니다. 현재 님께서는 종속변수와 독립변수를 거꾸로 입력하여 분석을 하셨기 때문에 다시 한번 위와 같이 바꾸어서 해보시기…

안녕하세요. 답변해 주신 자료를 이용해 결과를 내 보았습니다. 저는 연령을 실제나이를 이용하고, 20대 30대로 나누어 결과를 내 보았습니다. 실제나이 단순회귀분석 종속변수는 나이 도는 성별로 넣고  독립변수는 해마의 값을 넣었습니다. 결과로는 첨부한 결과가 나왔는데요. 이 결과는 연령에 따라 해마의 값은 관계가 없다는 결과를 내는게 맞는지요. GLM 결과도 역시 함께 첨부했는데요. sex(연령), VAR1000(나이)도 역시 해마의 값과 관계가 없다라고…

안녕하세요. 또 질문을 드리게 되네요.. 제가 궁금한것은 33개의 변수가 위에 결과처럼 component 1,2,3 으로 축약된걸 볼수 있습니다. 제일 첨에 제가 분석방법을 상담 드렸을때.. 요인분석을 권해주셨는데요….요인분석 가지고만 제가 원하는걸 얻을수 없을 것 같아서요,, 관리자님께서 질문하셨듯이.. 연구목적이 궁금하다구 하셨쟎아요…. 저의 연구목적은 각 grade별의 데이타를 가지고…. 이 데이타를 가장 잘 표현할수 있는 함수나 파라미터를 만들려고 하는 것이 목적입니다….

일단 요인분석에서만 말씀드리겠습니다. 님께서는 요인분석을 각 Grade 별로 하셨습니다. 그래서 각 Grade 별로 요인의 수가 틀리게 나오게 되는 것이죠. 이런 경우라면 Grade 구분없이 전체를 대상으로 요인분석을 한 후 각 Grade에 따라 요인이 어떻게 틀린가를 비교하는 것입니다. 아래의 출력결과는 요인분석 결과중 맨 아래에 있는 출력물로 성분변환 행렬입니다. 그러나 요인분석 결과를 확인할 때는 이 표의 바로 위에…

이와 같은 분석은 SPSS에서 GLM으로 하시면 됩니다. 입력하신 대로              종속변수 : 해마오른쪽 부피              모수요인 : 성별, 연령 을 입력하고 분석하시면 됩니다. 그런데, 주의하실 것은 연령이 본래 나이가 아닌 20대, 30대, 40대 등과 같은 형태로 되어 있어야 합니다. 만약 연령이 27세 등과 같은 본래 나이라면 이때는 분석기법을 GLM이 아닌 회귀분석을 하셔야 됩니다. 일단 GLM으로…