논문작성을 위한 통계분석 방법(SPSS)

목차

1. 통계학이란?

2. 평균(mean,m)과 중위수(median)

3. 분산과 표준편차

4. 변수(Variable)

5. 변수(척도)에 따른 분석방법

6. 분석절차
1) data특성 및 분석방법 결정
2) 가설설정
3) 가설검정

7. 의사결정방법(순서)

8. 교차분석(카이제곱 검정)

9. T검정
1) 독립표본 T검정
2) 대응표본 T검정

10. 일원배치 분산분석-one-way ANOVA

11. 상관분석

12. 회귀분석-개념

13. 다중회귀분석

14. 다중회귀분석-다중공선성

15. 다중회귀분석-가변수(Dummy 변수)

본문내용

회귀분석-개념
결정계수R2 : 상관계수의 제곱,Data의 분산비 회귀식이 자료를 얼마나 잘 설명하고 있는가를 나타내는 계수. R2>0.65 : 회귀식이 자료를 설명하는데 좋다.
수정된 결정계수R2(adj) : 독립변수(인자)의 수와 Data의 수를 고려한 결정계수 R2(adj)<R2 다중 회귀분석에서 특히 중요
자기상관 : 관측값이 자연 발생순서에 의해 생성되는 경우, 오차향의 상관계수 즉,시간에 관한 Data의 경우 자주 발생 Durbin-Watson 계수로 확인
0에 가까울수록 : 양의 자기상관이 존재
2에 가까울수록 : 자기 상관이 없다
4에 가까울수록 : 음의 자기상관이 존재
→ 자기상관 존재의 의미 : 중요한 독립변수가 빠져있다.

<중략>

다중 공선성(Variance Influence Factor : VIF)
2개의 변수가 서로 상관관계가 아주 높고,각각의 변수가 특성값에 영향을 미치는 정도가 A,B라고 했을 때 2개의 변수가 동시에 특성값에 영향을 미치는 정도가 A+B 정도가 되어야 하는데 비해 서로 촉매 작용을 하여 그것보다 훨씬 높은 영향이 있는 것처럼 보일 때 다중 공선성이 있다고 한다.한 변수는 kg,또 다른 변수는 파운드로 측정한 2 변수를 모형에 포함시킬 때 완벽한 다중 공선성을 갖는다.독립변수들 사이에 완벽한 다중 공선성이 존재하는 경우 하나 혹은 그 이상의 독립변수가 모형에서 제거되더라도 정보의 손실이 전혀 없다.
VIF > 10 : 다중 공선성이 존재 → 인자 제거 후 회귀분석

<중 략>

다중회귀분석순서
1. Data의 특성을 파악한다.종속,독립 변수: 명목,서열,등비 중 어느 것인가?
2. Dummy변수의 여부를 판별한다.ANOVA와 그룹화 된 Plot
3. 다중 공선성(VIF)을 확인한다. VIF>10 : 다중 공선성이다
4. 최적 변수(인자)를 선택한다. Stepwise
5. 잔차의 전규성,등분산 검정을 한다.이상값을 판별한다. 회귀분석 모형의 적합성을 판별한다.
6. 분석을한다.1-4단계에서 얻어진 결론으로 최종분석방법을 선택하고 분석한다.
7.결과를 해석한다.p값,수정된 결정계수,회귀식을 정리하고 결과로 얻어진 p값을 보고 가설하고 선택하다.

참고 자료

없음