[경영]경영 통계학의 각종 분석 기법

소개

경영통계학에서 가장 많이 사용하는 분석 기법에 대해 자세히 정리해 놓았습니다.

빈도분석, 기술분석, 교차분석, 평균차이분석(t-test, anova), 요인분석, 군집분석 등을 정리 하였습니다.

깔끔하게 작성해 놓았으며, 아쉬운 점은 정성스레 작성한 그림이나 도표의 내용은 본문요약에 표시가 안되어 보여 드릴수 없다는 점이네요.

목차

요인분석
군집 분석(Clusterign Analysis)
교차분석(Crosstabulation)
분산분석법(Analysis of Variance, ANOVA)
빈도분석
기술분석

본문내용

요인분석

변수들간의 상관관계를 이용하여 여러 변수들로 측정된 자료를 소수의 차원으로 묶어서 새로운 변수로 축소하는 기법.
즉 상관관계가 높은 변수들이 묶여서 요인을 형성하게 되는 데 그렇게 되면 통계분석상의 경제성을 가져올 수 있을 뿐 만 아니라 연구자가 알지 못했던 변수들간에 어떤 구조가 존재하고 있는지를 발견할 수 있게 된다.

●종류
-탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)
: 서로 관계가 있는 변수들을 집단으로 묶는 것.
-확정적 요인분석(confirmatory factor analysis)
: 변수의 구조에 대한 가설을 검정하는 것.

탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)

요인 분석의 기본 모형은 수직 요인 모형(Orthogonal Factor Model)이다. 요인들이 서로 독립(수학적으로 수직)이란 이야기이다.
이때 표본 크기인 n개의 데이터 (X1,X2,...,Xk)에서 우리가 구해내어야 할 값은 각 변수와 요인간의 관계를 보여주는 요인 적재값 행렬(Matrix of Factor Loadings)이다. 물론 이 값을 가지고 요인들의 해석을 해 내어야 한다.

이 때, 이 요인 적재값 행렬을 구하는 방법으로 크게 세 가지 방법이 있다.
① (X1,X2,..,Xk)가 다변량 정규 분포 한다고 가정하여 MLE을 구하는 방법이다.
이 방법은 일반적인 MLE구하는 방식과 같다. (X1,X2,...,Xk)의 결합밀도 함수를 구한 다 음 공분산 부분에 요인 모형의 공분산 형태를 집어 넣어 다음 이것을 가능성 함수 (likelihood function)올 해석하여 모수(여기서는 요인 적재값)에 대해 편미분하여 풀면 된 다.
② 주성분 분석의 기법을 이용한 Principal Component Solution이 있다.
간단히 이야기해 공분산 행렬의 Spetral Decomposition Theorem을 이용한다.
③ Principal Component Solution의 변형으로 moment방법을 이용해 상관계수의 적률을 방 정식으로 풀어나 가는 Principal Factor Solution 방법이 있다.

이렇게 요인 적재값 행렬을 구한 다음 요인을 회전시켜 더 바람직한 해석을 시도해 보는 것이 요인 분석의 일반적인 일반적인 관행이다.
이때 수직 회전(Orthogonal Rotation)과 경사 회전(Oblique Rotation) 두가지 방법이 있다.

참고자료

· 유영철 / 2005년 /『계량 분석을 위한 기초통계학』/ Global
· 이은현 외 / 2002년 /『보건통계분석』/ 군자출판사
· 김태웅 / 2006년 /『통계학개론』/신영사