[통계]변인들의 상관관계와 예시

소개

변인들의 상관관과와 예시입니다.

목차

1. 상관도(Correlation)
1) 개념
2) 예시

2. 회귀분석(Regression)
1) 개념
2) 예시

3. t-test
◈ 독립표본(Independent sample)
1) 개념
2) 예시
◈ 종속표본(Dependent sample)
1) 개념
2) 예시

4. 분산분석(ANOVA)
◈ 일원분산분석(One-way ANOVA)
1) 개념
2) 예시
◈ 이원분산분석(Two-way ANOVA)
1) 개념
2) 예시

5. X2 검증
1) 개념
2) 예시

본문내용

1.상관관계 : 상관관계란 어떤 것과 다른 것의 관계를 말하는 것으로 보다 통계적 용어로 서술하면 두 변수의 관계를 말한다. 이는 한 변수가 변해감에 따라 다른 변수가 어떻게 변해가는 가를 말해주는 것이다. 그러므로 상관을 이루기 위해서는 둘 이상의 무엇이 있어야 하지, 하나만을 가지고는 상관이란 용어를 사용할 수 없다.
ex) 1. 교사가 학생에게 갖는 기대감과 학생의 성적과의 관계
2. 대구시내의 자동차 수와 교통사고 수의 관계

2.회귀분석 : 한 변수가 다른 변수들과 어떠한 관계가 있는지(영향을 미치는지, 인과관계가 있는지 등)을 분석하기 위하여 사용되는 방법이다.
ex) 1. 부모의 양육태도(독립변인)가 아이의 성적(종속변인)에 미치는 영향
2. 정적강화(독립변인)가 선수들의 동기수준(종속변인)에 미치는 영향


3.t-test : 모집단의 분산이나 표준편차를 알지 못할 때 모집단을 대표하는 표본으로부터 추정된 분산이나 표준편차를 가지고 검정하는 방법으로 실제 경험·사회과학연구에서 자주 쓰이는 통계적방법이다.

1)독립표본 : 각기 다른 두 모집단의 속성인 평균을 비교하기 위하여 두 모집단을 대표하는 표본들을 독립적으로 추출하여 표본평균들의 비교를 통하여 모집단간의 유사성을 검정하는 방법이다.
ex) 1. 강의식 교수법(독립변인)과 토론식 교수법(독립변인)에 의한 학업성취 점수(종속변인) 비교
2. 성별(독립변인)에 따른 유연성의 평균(종속변인)

참고자료

· 없음