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R을 이용한 남성과 여성의 신체치수비교

"R을 이용한 남성과 여성의 신체치수비교"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.12.16 최종저작일 2022.11
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R을 이용한 남성과 여성의 신체치수비교
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    소개

    "R을 이용한 남성과 여성의 신체치수비교"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 서론
    2. 본론
    3. 결론
    4. 부록

    본문내용

    남성과 여성이 신체적으로 차이가 있다는 사실과 나이가 들수록 신체적인 변화가 생긴다는 것은 대부분 아는 사실이다. 우리는 이를 심층적으로 분석하기 위해 여러 신체 치수 중 어느 부분에서 남녀 간 차이가 유의미하게 있는지, 연령대가 높아짐에 따라 어느 신체치수에서 변화가 있는지에 대해 분석해 보았다.

    분석에 사용한 데이터는 2015년 5월부터 12월까지 16 ~ 69세 남성 3087명, 여성 3191명을 측정한 ‘7차 인체치수조사(2015)’(사이즈코리아)이다.
    (출처 : https://sizekorea.kr/human-info/meas-report?measDegree=7)

    분석을 위해 반응변수는 성별(남,여)과 나이(10대, 20대, 30대, 40대, 50대, 60대로 범주화)를 설정하였고, 설명변수는 총 10개를 설정하였으며, 아래와 같다.

    - 키 : 바닥 면에서 머리마루점까지의 수직 거리 (머리카락을 누르고 측정)
    - 몸무게 : 몸의 무게
    - 허리너비 : 양쪽 허리옆점 사이 수평 거리
    - 가슴둘레 : 복장뼈 가운데점을 지나는 수평 둘레
    - 엉덩이둘레 : 엉덩이돌출점을 지나는 수평 둘레
    - 장딴지둘레 : 장딴지돌출점을 지나는 수평 둘레
    - 발직선길이 : 발꿈치점에서 발끝점까지의 직선길이
    - 골격근량 : 몸에서 차지하는 뼈나 힘줄에 붙어서 의식적으로 수축하여 우리 몸의 움직임을 만드는 근육 조직의 비율
    - 체지방량 : 분해되지 않고 몸속에 쌓여 있는 지방의 양
    - 단백질 : 몸에 있는 단백질의 양

    분석하기에 앞서 설명변수들에 대해 예상되는 결과는 다음과 같다.
    - 키: 남성이 여성보다 큰 값을 가질 것이며, 나이가 들어감에 따라 계속해서 증가하다 50대 이후로는 값이 점차 감소할 것이다.
    - 몸무게: 남성이 여성보다 큰 값을 가질 것이다. 나이와 연관성이 없을 것이다.
    - 허리너비: 성별과 연령대 간 유의미한 차이가 없을 것이다.
    - 가슴둘레: 남성이 여성보다 큰 값을 가질 것이다. 나이와 연관성이 없을 것이다.

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 로지스틱 회귀 모형
      로지스틱 회귀 모형은 이진 분류 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 통계 기법입니다. 종속변수가 0 또는 1의 이진값을 가질 때, 선형 회귀의 한계를 극복하고 확률을 0과 1 사이의 값으로 제한할 수 있습니다. 시그모이드 함수를 통해 자연스러운 확률 해석이 가능하며, 계수의 해석이 직관적입니다. 의료, 금융, 마케팅 등 다양한 분야에서 실용적으로 활용되고 있으며, 계산이 비교적 간단하면서도 높은 예측력을 제공합니다. 다만 선형 결정 경계만 가능하다는 제한이 있어, 복잡한 비선형 관계를 포착하기 위해서는 특성 공학이나 다른 모형과의 결합이 필요할 수 있습니다.
    • 2. 비례 오즈 모형
      비례 오즈 모형은 순서형 종속변수를 다루는 데 특화된 고급 통계 기법입니다. 로지스틱 회귀의 확장으로, 종속변수가 순서를 가진 범주형 데이터(예: 만족도 1~5점)일 때 그 순서 정보를 활용합니다. 비례 오즈 가정을 통해 모형의 복잡성을 줄이면서도 해석 가능성을 높입니다. 의료 진단, 고객 만족도 조사, 신용 등급 평가 등에서 유용하게 적용됩니다. 그러나 비례 오즈 가정이 위반될 경우 모형의 신뢰성이 떨어질 수 있으며, 이를 검증하고 필요시 부분 비례 오즈 모형으로 조정해야 합니다.
    • 3. 신체치수 변수 분석
      신체치수 변수 분석은 인체 측정 데이터를 통해 개인의 신체 특성을 정량적으로 파악하는 중요한 분석 방법입니다. 의류 산업, 의료 진단, 인간공학 설계 등에서 필수적이며, 키, 체중, 둘레 등 다양한 측정값 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 다변량 분석 기법을 활용하여 신체 유형 분류, 이상치 탐지, 예측 모형 개발이 가능합니다. 다만 측정 오류, 개인차, 시간에 따른 변화 등을 고려해야 하며, 표본의 대표성과 측정 표준화가 중요합니다. 현대에는 3D 스캔 기술과 결합하여 더욱 정확한 분석이 가능해지고 있습니다.
    • 4. 데이터 및 연구 방법
      데이터 및 연구 방법은 통계 분석의 기초를 이루는 핵심 요소입니다. 적절한 데이터 수집, 전처리, 탐색적 분석이 이루어져야 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있습니다. 연구 설계 단계에서 표본 크기 결정, 변수 선정, 편향 최소화 등을 신중히 고려해야 합니다. 정량적 방법과 정성적 방법을 상황에 맞게 선택하고, 필요시 혼합 방법론을 활용할 수 있습니다. 재현성과 투명성을 위해 분석 과정을 명확히 기록하고 공개하는 것이 중요하며, 윤리적 고려사항도 간과할 수 없습니다.
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