SPSS 분석(인자분석, 군집분석)
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소개글

SPSS 분석(인자분석, 군집분석)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 분석하게 된 목적
2. 종속변수와 독립변수 분류.
3. Data 출처.
4. 분석에 자료에 대한 자세한 설명
5. SPSS 분석 data set.
6. 독립변수와 종속변수들간의 그래프(산점도)
7. 변수들 간의 상관관계
8. SPSS 분석 설명
9. 모형분석 결과에서 갖는 의미
10. 추정한 희귀방정식
11. 추정된 회귀 방정식의 회귀계수 추정결과 회귀계수에 대한 귀무가설 결과 설명
12. Durbin-Watson 통계량을 이용하여 오차항의 자기상관 여부
13. 히스토그램
14. SPSS 분석 결과 및 해석
15. 결론

본문내용

시장경제조사론 SPSS 분석
다변량 분석방법 중 관련있는 업부 또는 관심있는 분야에 근거하여 두 개의 분석
학과:
학번:
이름:
1. 분석하게 된 목적
이번에 경제학과 수업을 접하면서 거시경제학이라는 과목을 들었습니다. 거시경제학에서 환율과 경제성장, 금리와 수출, 실업률과 경제성장 등에 관해서 다양하게 배웠다. 그 중에서 우리생활에 밀접한 소비자 물가상승률과 실업률에 대해 관심을 가지게 되었다. 경제학시간에서 물가상승률과 실업률은 반비례 관계가 있다고 배웠습니다. 과연 그 말이 사실인지, 물가상승률과 실업률에 어떠한 상관관계가 존재하는지 알아보고자 합니다.
◆ 가설 : 물가상승률은 실업률을 반비례관계이다.
2. 종속변수와 독립변수 분류.
◆독립변수: 물가상승률 ◆종속변수: 실업률
3. Data 출처.
통계청 사이트에서 물가상승률과 실업률을 찾아서 실행하였습니다.
4. 분석에 자료에 대한 자세한 설명
◆귀무가설
어떤 현상에 대한 보수적인 진술로서 충분한 증거를 갖지 않는 한 기각할 수 없다. 귀무가설은 항상 단순가설의 형태를 취한다.
-> 물가상승률이 증가하면 실업률은 증가한다.
◆대립가설
현재까지 알려지고 있는 사실에 대한 반박으로 확실한 증거를 제시하여야 채택이 되는 가설이다.
-> 믈가상승률이 증가하더라도 실업률은 증가하지 않을 것이다.
①독립변수: 물가상승률
◆ 물가상승률
국내총생산(GDP)에다 교역조건 변화에 따른 무역 손익을 반영한 소득지표.
②종속변수: 실업률
◆실업률
노동력을 가진 인구 중에서 실업자가 차지하는 비율.
5. SPSS 분석 data set.
년도
물가상승률
실업률
1983
24.3
4.0
1984
25.2
4.1
1985
15.3
3.9
1986
10.1
3.8
1987
14.5
3.2
1988
18.3
3.8
1989
28.7
5.2
1990
21.4
4.5
1991
7.2
4.4
1992
3.4
4.1
1993
2.3
3.8
1994
2.5
4.0
1995
2.8
3.8
1996
3.1
3.1
1997
7.1
2.5
1998
5.7
2.6
1999
8.6
2.4
2000
9.3
2.4
2001
6.2
2.5
2002
4.8
2.9
2003
6.3
2.5
2004
4.5
2.1
2005
4.9
2.0
2006
4.4
2.6
2007
7.5
7.0
2008
0.8
6.3
2009
2.3
4.1
2010
4.1
3.8
2011
2.7
3.1
2012
3.6
3.4
★ 인자분석
◆ 목적: 상관 관계를 맺고 있어 직접 해석하기 어려운 여러 변수들 간의 구조적 연관관계를 상대적으로 독립이면서 변수들의 저변구조에 관한 개념적 의미를 부여할 수 있는 원래변수보다 훨씬 적은 공통인자들을 유도하여 이들을 통해 분석하고자 했습니다.
◆공통인자: 변수들이 구조적 측면에서 서로 공유하고 있는 확률적 인자로서, 변수들 간의 상관간계를 생성시키는 가설적인, 이론적인, 저변에 깔려 있는 변수를 공통인자로 하였습니다.
◆인자분석모형
인자분석도 주성분분석과 같이 p개의 서로 관련이 있는 독립변수(물가상승률), 종속변수(실업률)을 대상으로 분석을 했습니다. 인자분석에서 p개의 변수들을 X=(X1, X2, …, Xp)’와 같이 표현하고 X의 분산 공분산행렬은 Var(X), 기대값은 E(X)=μ 으로 표현됩니다.
여기에 대한 분석모형은 각각의 변수에서 그 평균을 뺀 값(X1-μ1, …, Xp-μp)이 q개의 가공인자의 선형결합과 오차항 ε의 선형결합으로 표현되는 것입니다.
분석모형을 수식으로 표현하면 다음과 같습니다.
X1-μ1=l11f1+l12f2+…+l1qfq+ε1
X2-μ2=l21f1+l22f2+…+l2qfq+ε2
… …
Xp-μp=lp1f1+lp2f2+…+lpqfq+εp
계수 lij 를 인자부하값이라 부르는데,
L: 인자부하행렬
fj 는 인자
F: 인자벡터
εi 는 선형결합으로 설명되지 않는 부분으로 특수인자
위의 모형에서 변수 X1에서 평균을 뺀 값 X1-μ1은 q개의 인자(f1, f2, …, fq)들의 선형결합 l11f1+l12f2+…+l1qf1와 오차항 ε1의 결합된 형태로 표현된다. 이와
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  • 등록일2012.12.29
  • 저작시기2010.2
  • 파일형식한글(hwp)
  • 자료번호#827598
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