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표본수가 다르면 일반선형모형 (GLM)을 사용해야 한다.(SAP, SPSS)
비교되는 모집단들은 모두 동일한 모분산을 가지고 있다. Ⅰ. 분산분석의 기초개념
Ⅱ. 분산분석의 기본원리
Ⅲ. 분산분석의 종류
Ⅳ. 분산분석시 고려사항
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통계기법이 바로 회기분석이다. 회기분석은 변인들간의 관계를 예측하고 통제하는데 가장 효과적인 통계기법이라 할 수 있다. 즉 기술, 설명의 기능은 다른 기초 통계방법으로 가능하지만, 예측과 통제의 기능은 회기분석에 의해서 가능한데
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통계적으로 유의하였다. 학년에 따라서는 2학년(47.8%)이 1학년(25.6%), 3학년(26.7%)보다 변비군의 비율이 높게 나타났으나 이는 통계적으로 유의하지는 않았다.
2. 변비 관련 요인으로 생활습관은 활동정도가 경할 때, 수면시간이 적을 때, 수분섭
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SPSS에서 로그선형분석 선택
<참고> 분산분석표를 보면 대부분의 경우 귀무가설을 기각하고(모형이 적합하지 않음) 변수를 I, J, K, I*J, I*K로 선택한 경우와 I, J, K, I*J, I*K, J*K로 선택한 경우의 두가지 경우에서만 귀무가설이 채택되었다.(모
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통계연보
내무부, 한국도시연감
통계청, 광공업통계조사보고서
□ 인터넷자료
조선일보 http://www.chosun.com
중앙일보 http://www.joins.com
통계청 http://www.nso.go.kr
환경부 http://www.me.go.kr
25개 대상 지역의 홈페이지 제1장 서론 1
제1절 문제제기 및
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통계의 복잡한 수식적 이해가 선행되어야 한다. 양적 연구는 기본적으로 수학과 통계학의 계산 원리를 이해해야 하지만 양적 연구의 논리는 간단하며, 최근에는 컴퓨터의 발달로 연구 수행이 더욱 간편하여 졌다. 예를 들어, spss 윈도우용은
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존재한다는 근거를 제공한다.
참고
이는 앞의 SPSS 출력에서 p-값(유의확률)이 0.0966(<0.01)이었던 결과와 일치함을 확인할 수 있다. 1 연관성의 형태
2 상관계수
3 모상관계수의 추론
4 부분상관계수
5 비모수 상관계수
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통계적으로 유의미한 차이가 있다고 결론 내릴 수 있다.
4. SPSS를 이용한 두 집단의 평균 비교: 독립표본인 경우
A. 변수 및 변수값의 입력과 정의
GROUP
DEPRESS
1
1
10
2
1
20
3
1
30
4
2
30
5
2
45
6
2
45
B. 마우스로 분석(A)평균비교(M)독립표본 T 검정(T)를
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제한점
3. 연구 절차
4. 자료 분석
1) 가설1
2) 가설2
3) 가설3
4) 추가분석
(1) 빈도분석
(2) 기술통계
(3) 교차분석
(4) T검증
(5) 상관계수
Ⅳ. 결론
1. 참고문헌
1. 부록-설문지
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SPSS분석을 통해 입증할 수 있었다. 선행연구를 통해 정당성을 부여한 독립변수들과 학점간의 관계를 보다 정확히 분석하기 위하여 회귀분석, ANOVA, T-TEST등 다양한 분석기법을 활용하였다. 분석결과 독립변수 중 이성친구는 학점과 관련성이
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