(행정,통계)통계분석기법 용어정리

목차

1. 빈도분석
2. 기술통계분석
3. 교차분석
4. 신뢰도분석
5. 상관관계분석
6. 회귀분석
7. T-검정
8. 분산분석
9. 다변량분석
10. 판별분석
11. 요인분석12. 군집분석

====측정기준

1. 개념과 기준
2. 측정 수준의 종류

==== 조사자료의 분석준비  

1. 자료 분석의 의미
1.1 자료 분석의 의의
1.1.2  통계적 분석의 기능
1.2 자료분석의 논리와 과정
1.2.1 자료분석의 논리
1.2.2 자료분석의 과정
2. 자료분석의 기초
2.1 조사연구과정별 통계적 고려점
2.1.1 고려사항
2.1.2 조사연구과정과 통계적 고려점

본문내용

D)-> 독립변수(I)-> 방법(M)-> 케이스 설명(C)-> 분석 선택사항(S)-> 계속-> 확인
해석요점
회귀식의 성립여부 판정 : 자유도와 신뢰수준(95%) 계산된 F값> 기준 F값 - 통계적 의의존재(회귀식 성립). 변량분석 F값 <유의수준 F값 0.05 - 회귀식 성립
상관성 : r=1 완전상관, r=0 무상관, 약한 상관 0.0-0.3, 보통상관 0.3-0.7, r.>0.7 강한 상관
적합도 : 상관성(multiple)의 제곱값인 적합도(R square) 값 판단
통계적 의미변수 : sig t 값 <0.05 - 독립변수와 종속변수는 통계적 의미존재
표준화된 회귀계수(beta)의 절대값이 큰 변수일수록 설명력이 높은 변수
3.7. T-검정
항 목
주 요 내 용
개 요
독립된 두 집단간의 평균의 차이가 통계적으로 유의한 지를 검증
기본원리
T값 (제1평균-제2평균/표준오차)과 자유도를 구한후 가설검증
신뢰수준 결정(95%), 신뢰수준의 T값의 T분포표에서 구함. 계산된 T값 >기준 T값 - 통계적인 유의미한 차이 존재
사용방법
통계분석(S)-> 평균비교(M)-> 독립표본 T검정(T)-> 검정변수(T)선택-> 집단변수(G) 선택-> 집단정의(D)-> 계속-> 옵션(O)-> 계속-> 확인
해석요점
집단의 동질성 여부판단 : F값> P값(95% 신뢰수준) - 집단이 동질적
T 검정 : T 검정도 값 <0.05 - 95%의 신뢰수준 귀무가설 기각, 연구가설 채택
항 목
주 요 내 용
개 요
두 집단 이상의 평균 차이를 검증하는 데 사용, 일원분산분석과 다원분산분석
기본원리
종속변수 전체분산 가운데 독립변수와 함께하는 분산이 어느 정도인지를 측정함.
요인분산 분석(두 변수의 분산효과 분석)과 공분산 분석(외생변수 효과 통제와 나머지 집단간 평균차이의 검증)
사용방법
일원분산분석 : 통계분석(S)-> 평균비교(M)-> 일원배치 분산분석(O)-> 종속변수(D)-> 요인선택(F)-> 대비(C)클릭-> 계속-> 사후분석(post hoc..)
단일요인 분산분석 : 통계분석(S)-> 일반선형모형(G)-> 단순요인 분산분석(S)-> 종속변수(D)-> 요인선택(F)-> 범위지정(E)-> 계속-> 공변량(C)-> 옵션(O)-> 계속
해석요점
가설검증 : 귀무가설(u1=u2= --uk) - F값 <0.05 신뢰수준 95% 귀무가설 기각, 연구가설 채택
상호작용(독립변수간 관련성 검증) - F값 >0.05 95% 신뢰수준 독립변수간 상호작용 존재
3.8. 분산분석
3.9. 다변량 분석
항 목
주 요 내 용
개 요
종속변수가 2개 이상시 종속변수간 평균값의 차이 검증, 독립변수가 어떤 종속변수에 더 많은 영향을 미치는 지 파악
기본원리
독립변수의 종속변수에 대한 공헌도와 종속변수들간의 상관관계를 고려하여 분석하는 기법
사용방법
통계분석(S)-> 일반선형모형(G)-> GLM-다변량(M)-> 종속변수(D)-> 모수요인(F)-> 공변량(C)-> 대비(N)-> 모형선택(F)-> 계속옵션(O)-> 계속-> 확인
해석요점
메노바 모델 성립에 관한 규정 : Pillai 값 이용 - 통계적 의미 존재 - 분석가능
분산의 공분산 동질성검증 : Box M값을 F값과 카에제곱값 환찬 >유의수준(P>0.05) - 산포도 행렬 동질성 구비
종속변수에 대한 독립변수의 영향력 검증 : sig. F값 <유의수준 0.05 - 종속변수는 독립변수에 영향 받음(통계적 의미 존재)
종속변수간 상관관계 검증
3.10. 판별분석
항 목
주 요 내 용
개 요
독립변수의 역학관계를 바탕으로 종속변수(집단구분)를 추정하는 통계기법
집단 판별의선형판별함수 생성과 집단구분에 영향 미치는 변수 발견
기본원리
정량자료의 독립변수를 이용하여 명목자료의 독립변수집단의 구분시에 오류를 최소화하는 함수 즉 판별식의 발견
사용방법
통계분석(S)-> 분류분석(Y)-> 판별분석(D)-> 집단변수(G)-> 범위지정(D)-> 독립변수(I)-> 통계분석(S)-> 분류(C)-> 변수저장-> 확인
해석요점
Wilks lamda(그룹간 평균차 분석도구) : 평균차가 없음 1, 차이가 큼 0.
고유값(Elgen value) : 클수록 좋은 판별함수
cannonical correlation(eta 값) : 높을수록 판별함수 설명력 증대
tolerance level(독립변수의 선형적 관계표현) : 크면 독립변수의 추가와 설명력 의미- 신변수 추가
standardize canonical determinant function coeefient : 평균 0, 표준편차1의 표준판별함수. 종속변수와 가장밀접한 변수의 파악
3.11. 요인분석
항 목
주 요 내 용
개 요
변수들 상호간의 상호의존도를 분석하여 서로 유사한 변수들 끼리 묶어주는 방법
기본원리
변수를 몇 개의 공통요인으로 묶어 자료요약, 변수구조 파악, 불필요한 변수제거, 측정도구의 타당성 검증, 추가분석에 요인점수 인용, 대상을 묶는 데 유용성 등의 기능 제공
사용방법
통계분석(S)-> 데이터 축소(D)-> 요인분석(F)-> 변수선택(V)-> 기술통계(D)-> 요인추출(E)-> 요인회전(T)-> 요인점수(S)-> 옵션(O)-> 계속-> 확인
해석요점
상관행렬 파악, 공통성(communality)의 추출, 변수들의 공분산 및 고유치
고유치 스크리 도표, 회전전의 성분행렬, 회전된 성분행렬, 성분변환행렬, 회전공간의 성분도표 검토, 성분점수 계수행렬
3.12. 군집분석
항 목
주 요 내 용
개 요
대상 속성들의 유사한 성향을 바탕으로 동질적인 집단으로 묶어 동일집단내에 속하는 공통특성을 찾음.
기본원리
변수들의 유사성 평가시 오류를 피하기 위한 변수선정이 중요한 문제
군집화의 공통원칙은 군집내 대상들간 유사성의 극대화, 군집간 유사성은 극소화
계층적 군집화 방법이 보편적이며,
사용방법
통계분석(S)-> 분류분석(Y)-> 계층적 군집분석(H)-> 변수선택(V)-> 통계량(T)-> 도표(O)-> 방법(M)-> 계속-> 저장-> 확인
해석요점
상관계수(coefficient)가 클수록 대상 속성들이 들어 있는 군집간의 이질성이 큼.

키워드

측정기준 개념과 기준 ,   측정수준의 종류,   빈도분석, 회귀분석, 분산분석,   자료분석,   통계분석기법,   통계분석기법 용어,   조사자료의 분석준비