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[통계분석기법] 통계분석기법에 대한 설명(교차,군집,판별,요인등)

*상*
최초 등록일
2005.06.07
최종 저작일
2005.05
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목차

① 빈도분석(Frequency)
② T-test
③ 분산분석(ANOVA)
④ 상관관계분석(correlation)
⑤ 회귀분석(regression)
⑥ 판별분석(discriminant analysis)
⑦ 요인분석(factor analysis)
⑧ 군집분석(cluster analysis)
⑨ 다변량분산분석(MANOVA)
⑩ 다차원척도법(multidimensional scaling)

본문내용

⑨ 다변량분산분석(MANOVA)
집단간의 종속변수에 대한 평균차이를 검증할 때 이용된다는 점에서는 분산분석과 동일한 점이 있으나 다음의 점들에서 차이가 있다.
다변량분산분석은 종속변수가 2개 이상일 때 종속변수간의 평균값의 차이를 검증하거나 독립변수의 변화에 대한 종속변수들을 종합한 값의 차이를 검증할 때 이용된다. 다변량분산분석에서는 종속변수군에서의 차이가 있음을 검증할 뿐만 아니라 종속변수군에서의 차이가 종속변수들 중에서 어느 변수에서 차이가 나는지도 검증할 수 있다.
또한 분산분석의 경우는 종속변수가 1개이지만 다변량분산분석은 종속변수가 다수일 때 이용된다는 점과 종속변수들 간의 상관관계를 고려한다는 점이다. 분산분석에서와 마찬가지로 독립변수는 다수가 될 수도 있으며 공분산분석에서처럼 통제변수를 도입할 수도 있다. 공분산분석을 포함하는 경우는 MANCOVA라고 한다.
다변량분산분석은 종속변수들간의 상호관계를 동시에 고려하여 분석을 하게 된다. 상호관계를 이용한다는 것은 다수의 변수를 한꺼번에 종속변수화 하기 위해서 각 변수의 독립된 확률분포를 이용하는 것이 아니라 다수의 변수들이 결합되어 나타나는 결합분포를 이용함을 의미한다.

참고 자료

없음
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판매자 유형Bronze개인

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