간호통계, 중심경향값, 최빈값, 분산도, 히스토그램, 상관계수, 유의수준, 상관분석, 회귀분석

목차

1. 중심경향값
2. 최빈값
3. 분산도
4. 히스토그램 정의
5. 그래프 해석시 주의점
6. 상관
7. 상관관계 분석결과 해석
8. 단순회귀분석 해석
9. 상관분석과 회귀분석의 차이점

본문내용

1. 중심경향값
모집단 혹은 표본으로부터 얻어진 자료를 도표화 하면 많은 자료가 어떤 특정한 값으로 몰리는 현상을 보인다. 이는 중심경향 혹은 집중경향이라하며 중심경향을 나타내는 특정한 값을 중심경향값 혹은 집중경향값이라 한다. 즉, 중심경향값이란 자료를 대표하는 값이라 말할 수 있다. 즉, 흩어진 수들이 몰리는 어느 한 점은 그 수많은 점수를 대표한다고 할 수 있다. 이와 같이 자료들의 중심경향성을 나타내는 수치인 중심경향값의 종류에는 평균, 중앙값, 최빈값이 있다.

2. 최빈값
최빈값이란 분포에서 가장 많은 도수를 갖는 점수를 말하며 M。로 표기한다. 가장 많은 도수를 나타내는 점수가 최빈값이지 가장많은 도수자체가 최빈값이 아님을 명심하여야 한다. 예를 들어, 10문항으로 구성되어있는 골다공증에 대한 지식문제를 10명의 대학생에게 질문하여 맞힌 문항수, 즉 점수가 다음과 같다. 8,7,9,4,8,10,9,9,3,5
이와 같은 자료에서 최빈값은 도수가 가장많은 3명의 점수로 9점이 된다. 최빈값은 3이 아니라 9점이다. 200명이 수강한 기초통계학 학기말 시험점수 분포인 최빈값은 가장 도수가 많은 14명이 획득한 58점이 된다.

참고 자료

없음