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Future Strategy/샐러던트18

ANOVA 분산분석 ▶ 분산분석(3개 집단 이상의 평균값 비교) : ANOVA(; Analysis of variance) - 집단 2개 평균비교: t-검정(단, 일표본 t검정은 단일표본에 한함) - 집단 3개 이상 평균비교: 분산분석 => 일원배치분산분석(one-way ANOVA) 또는 일변량분산분석 ▶ 분산분석의 기본 가정 1) 분포의 정상성 : 모든 집단이 정규 분포여야 한다. 2) 측정의 독립성 : 모든 집단의 측정은 독립적으로 이루어져야 한다. 3) 등간척도 이상의 측정 수준 : 종속변인이 등간척도 또는 비율척도여야 한다. * 독립 표본 t-검정 때 처럼 등분산 가정 만족하는지 확인 필요. ▶ 분산분석의 종류 일원배치 분산분석 (One-way ANOVA) : 독립변인 1개이지만 독립변인을 구성하는 집단이 3개이상인 .. 2023. 9. 6.
엑셀을 이용한 t-검정 ▶ t-검정 -집단 간 평균 비교를 할 수 있도록 고안된 분석방법 ▶ 왜 t-검정을 하는가? -비교대상과 원대상 간의 차이를 확인하고 그것이 통계적인 의미(수준)에서 차이가 있는지를 살펴보기 위해서 실행 -비교하고자 하는 집단이 2개일 때는 t검정을 하고, 3개 이상일 때난 분산분석(ANOVA)을 한다고 함 ▶ 통계적 접근 -비교 집단을 어떻게 볼 것인가에 따라 => 일표본 t검정(one sample t-test): 모집단의 정보를 알고 있을 때 수집한 표본의 평균과 일치하는지 여부를 확인하는 검정 (예: 표본 집단의 비율 또한 100인지 아닌지 확인할 때 *거의 사용하지 않음) => 독립표본 t검정(independent t-test): 독립적인 두 집단의 평균 차이를 비교하기 위한 검정 (예: 상위집단.. 2023. 9. 5.
데이터 시각화 - 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 과정 - 시간 시각화: 시간에 따른 데이터의 변화를 시각적으로 표현하는 방법(예: 누적 막대 그래프) - 분포 시각화: 데이터를 전체 관점에서 부분들의 분포로 시각적으로 표현하는 방법(예: 원 그래프) - 관계 시각화: 데이터 세트 간의 유사성, 상관관계를 표현하는 방법(예: 산점도, 버블 차트) - 비교 시각화: 여러 가지 변수를 동시에 비교하는 방법(예: 방사형 차트) - 공간 시각화: 지도를 활용하여 시각화하는 방법(예: 통계 주제도) - 삽입 → 차트 * Excel을 이용한 데이터 시각화 (참고 영상 링크) 석사논문 작성을 위한 기초 통계 6주 완성 - 크몽 용고opt2mot 전문가의 전자책 서비스를 만나보세요. 이런 분들.. 2023. 9. 4.
빈도분석 - 측정이나 실험에서 수집한 데이터의 정리, 요약, 해석, 표현 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법 - 빈도분석: 기술통계에서 가장 많이 사용되는 분석방법 → 이를 통해, 변수가 가지는 전반적인 특성을 파악할 수 있음 → 조사 항목에 대한 설문 응답자, 실험 대상자의 분포와 빈도 및 비율을 확인할 수 있음 * 빈도 분석에서 사용할 수 있는 척도: 명목 척도, 서열 척도, 등간 척도, 비율 척도 - 기술통계 분석으로는 평균, 표준편차 등과 같은 수치나 산점도, 막대그래프 등 그래픽적 표현이 있음 ▶ 기술통계에서 통계량: 대푯값, 산포, 분포의 형태 - 대푯값: 평균, 중앙값, 최빈값, 사분위수 - 산포: 범위, 분산, 표준편차, 사분위간 범위 - 분포의 형태: 왜도, 첨도 - 설문문항 → 데이터.. 2023. 9. 3.
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