요인분석: 변수들의 상관성을 바탕으로 변수를 정제하여 상관관계 분석이나 회귀분석에서 설명변수(독립변수)로 사용된다. ​ ​ ​ 1. 요인분석 ​ 요인분석(Factor Analysis): 다수의 변수를 대상으로 변수 간의 관계를 분석하여 공통 차원으로 축약하는 통계기법 ​ 요인분석 1) 탐색적 요인분석: 요인 분석을 할 때 사전에 어떤 변수들끼리 묶어야 한다는 전제를 두지 않고 분석하는 방법 2) 확인적 요인 분석: 사전에 묶일 것으로 기대되는 항목끼리 묶였는지를 조사하는 방법 ​ 타당성: 측정 도구가 측정하고자 하는 것을 정확히 측정할 수 있는 정도 논문 작성을 위한 통계분석 방법에서 인구통계학적 분석(빈도분석, 교차분석 등)을 시행한 이후 통계량 검정 이전에 구성 타당성(Construct validit..

상관관계분석(Correlation Analysis): 변수들 간의 관련성을 분석하기 위해 사용하는 분석 방법 하나의 변수가 다른 변수와 관련성이 있는지, 있다면 어느 정도의 관련성이 있는지를 개관할 수 있는 분석기법 ​ 상관관계 분석 수행 시, 회귀분석에서 변수 간의 인과관계를 분석하기 전에 변수 간의 관련성을 분석하는 선행자료 (가설검정 전 수행) 로 이용 변수 간의 관련성을 위해 상관계수인 피어슨(Pearson) r 계수를 이용하여 관련성 유무와 정도를 파악 상관관계 분석의 척도인 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient: r)와 상관관계의 정도는 [표 14.3] ​ [표 14.3] 피어슨 상관계수와 상관관계 정도 피어슨 상관계수 R 상관관계 정도 ± 0.9 이상 매우..

회귀모델에서 독립변수의 증가는 모델의 결정계수를 증가시켜 설명력을 높이는 장점이 있지만 다중 공선성 문제를 일으킬 수 있어서 추정의 신뢰도를 저하시킬 수 있고, 독립변수가 많을 경우 예측성능이 좋지 않을 가능성이 많고 독립성, 등분산성 등의 가정을 만족시키기 어렵기 때문에 독립변수를 줄일 필요가 있다. ​ ​ 전진 선택법(Forward Selection): 절편만 있는 모델에서 기준 통계치를 가장 많이 개선시키는 변수를 차례로 추가 ​ 후진 제거법(Backward elimination): 모든 변수가 포함된 모델에서 기준 통계치에 가장 도움이 되지 않는 변수를 하나씩 제거하는 방법 ​ 단계선택법(Stepwise selction): 모든 변수가 포함된 모델에서 출발하여 기준 통계치에 가장 도움이 되지 않는..

종속변수와 독립변수 간의 관계를 나타내어 예측 모델을 생성한다는 점에서 선형 회귀분석 방법과 유사 ​ 로지스틱 회귀분석의 특징 - 분석 목적: 종속변수와 독립변수 간의 관계를 통해서 예측 모델 생성 - 회귀분석과 차이점: 종속변수는 반드시 범주형 변수(예, Yes/No, iris데이터의 species) - 정규성: 정규분포 대신에 이항분포를 따른다. - 로짓 변환: 종속변수의 출력범위를 0과 1로 조정하는 과정(예, 혈액형 A  [1, 0, 0, 0] - 활용분야: 의료, 통신, 날씨 등 다양한 분야 ​ ​ 실습 (날씨 관련 요인 변수로 비(rain) 유무 예측) install.packages("ROCR") library(car) library(lmtest) library(ROCR) #1단계: 데이터 ..

회귀분석: 특정 변수(독립변수)가 다른 변수(종속변수)에 어떠한 영향을 미치는 가를 분석하는 방법 인과관계가 있는지를 분석하는 방법 where ​ 인과관계: 변수 A가 변수 B의 값을 변하게 하는 원인이 되는 관계. 이때 변수 A를 독립변수, 변수 B를 종속변수로 지칭 한 변수의 값을 가지고 다른 변수의 값을 예측해 주는 분석방법 상관관계 분석 vs. 회귀분석 차이점 1) 상관관계 분석: 변수 간의 관련성 분석 2) 회귀분석: 변수 간의 인과관계 분석 회귀분석의 특징 1) 가장 강력하고 사용범위가 넓은 분석 방법 2) 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는 변수를 규명하고, 이들 변수에 의해서 회귀방정식(Y=a+bX where a: 상수, b: 회귀계수, X: 독립변수, Y: 종속변수)을 도출하여 회귀선을 ..

T-검정과 동일하게 평균에 의한 차이 검정 방법 두 집단 이상의 평균 차이를 검정 ​ ​분석분석을 시행할 때 주의점: • 1개의 범주형 독립변수와 종속변수 간의 관계를 분석하는 일원 분산분석과 두 개 이상의 독립변수가 종속변수에 미치는 효과를 분석하는 이원 분산분석으로 분류. • 독립변수는 명목척도(성별), 종속변수는 등간척도나 비율척도로 구성되어야 한다. • 마케팅전략의 효과, 소비자 집단의 반응 차이 등과 같이 기업의 의사결정에 도움을 주는 비계량적인 독립변수와 계량적인 종속변수 간의 관계를 파악할 때 이용한다 ​ ​ 만일 ANOVA 가 아닌 여러 번 t 검정을 하면 안되나? -> 1종 오류가능성이 증대됨 ​ 예) 세 집단을 비교하기 위해서는 세 번의 독립표본 t 검정을 수행하여야 함. 각 t 검정에..

왜도 ​ 평균을 중심으로 하는 확률분포의 비대칭 정도를 나타내는 지표. 분포의 기울어진 방향과 정도를 나타내는 양 >0 : 분포의 오른쪽 방향으로 비대칭 꼬리가 치우침 0 : 정규분포보다 뾰족한 형태