RealisationA to Z

대응표본 t검정 대응표본 t검정을 하는 이유? 유사한 집단의 전후 차이를 알고자 할 때 EX) 설탕을 섭취하기 전후의 몸무게 차이가 있는가를 알고 싶다. [분석] -> [평균 비교] -> [대응표본 t검정] 대응 변수 1에는 이전의 변수를 변수 2에는 이후의 변수를 입력하고 나머지 옵션은 앞서 설명했던 단일 표본과 독립 표본과 동일하게 진행한다. 대응표본 상관계수에서 유의 확률을 보았을 때 0.05보다 작으므로 유의한 관계가있음을 알수 있다. 대응표본의 검정에서는 평균이 -1.14가 나오게되었는데 섭취전-섭취후의 몸무게를 계산했기때문에 -라는 결과가 나온다. t값은 평균과 동일하게 -가 나오며 유의확률은 0.05보다 크게 나온것을 확인했을때 섭취전과 섭취후의 결과에 차이가 없다는 것을 보았을때 영가설은 ..

단일 표본 t 실습 단일표본 t검정을 하는 이유? 모집단의 분산을 알지 못할 때 모집단의 추출된 표본의 평균과 연구자가 이론적 배경이나 경험적 배경에 의해 설정한 특정한 수를 비교할 때 고정화된 평균값이 있는 집단과 여러 샘플링이 있는 집단을 비교하고자 할 때 (고정화된 평균값의 집단에서는 다양한 샘플링을 알 수 없다는 가정이 존재) EX) 외국인 학생의 중간 평균점수가 45점이라고 가정을 하였을 때 우리나라 중간고사 학생 점수와 외국인 학생의 수준에 차이가 있는지에 대해 알아보고자 한다. 우선 우리나라 학생의 중간고사 점수를 변수 보기에서 지정한 후 데이터 보기에 결과값을 입력한다. [분석] -> [평균 비교] -> [ 일표본 t검정 ] 검정 변수의 종속변수에는 양적으로 측정이 가능한 값을 넣어주고 검..

일러스트레이터 1급 문제유형 A형 연습 총 소요시간 : 1시간 26분 고쳐야할 점 swatches 에 새로운 그룹을 만들어서 내가 지정해야할 컬러들을 먼저 넣어둔다. 프린터물에 나와있는 가이드라인의 줄자를 보고 위치 가늠 곡선이 있는 부분은 먼저 직선으로 그린후에 anchor tool로 변환시켜주는게 더 편하다. 중간중간 lock을 걸어주는게 이동시 편함 도형 안에 새로운 라인을 넣어줄때 offset path를 사용하는게 좋음 pattern : swatches에서 / 크기 줄여주는 것은 scale 툴 최종적으로 필요없는 guide와 rulers는 지워줘야함 mesh -> direct tool로 선택해서 이동 포스터에 들어가는것 : symbol -> 크기를 어느정도 작게 줄여준다음에 저장 screener ..

EX) 성별에 따른 생활만족도에 상관관계가 있는가? 원하는 데이터와 변수를 입력해준다. [분석] -> [상관 분석] -> [이변량 상관] 상관관계를 알고 싶은 변수들을 넣는다. 등위 상관분석을 하기 때문에 상관계수에서 Pearson이 아닌 Spearman을 선택한다. 옵션 버튼을 클릭하면 Spearman을 선택했기 때문에 통계량의 다른 버튼을 선택할 수 없다. 결과적으로 유의 확률 0.09는 0.05보다 크기 때문에 성별과 생활만족도의 상관관계가 없다는 결론이 나오게 된다.

신뢰도 신뢰도의 측정 이유? 측정하려는 것을 어느정도 일관성을 판단하기 위해서 측정한다. 재검사 신뢰도 : 동일한 검사를 일정한 시간을 두고 반복하는 것 EX) 하나의 시험을 몇시간 간격을 두고 반복하는 것 동형검사 신뢰도 : 똑같은 검사를 제작하여 동일 피험자 집단에게 실시하여 두 검사 점수의 상관계수로 신뢰도를 검정하는 방법 반분검사 신뢰도 : 검사를 두 부분으로 나누어 두 부분간 점수의 상관계수를 계산 하는 방법 문항내적 일관성 신뢰도 : 검사를 구성하고 있는 문항 간의 일관성을 측정하는 것 EX) Cronbach a 신뢰도 분석 실습 [분석]- [척도분석]- [신뢰도 분석] 왼쪽 하단의 모형 알파는 Cronbach a 및 표준화된 값을 계산하며 기본값으로 설정되어있다. 그 외의 선택에 반분계수란 ..

타당도 타당도란 검사도구가 측정하고자 하는 것을 얼마나 충실히 측정하였는가를 의미하며 공인 타당도( 타당성을 인증받는 기존의 이론이나 가설에 근거 )와 예측 근거( 미래의 행위를 얼마나 잘 예측할 수 있는지에 근거 ), 그리고 구인 타당도를(숫자로 정의되지 않는 인간의 성격적 특징이나 성질을 분석하여 조작적 정의를 부여한 후 검사 점수가 조작적 정의에서 규명한 심리적 구인을 제대로 측정하였는가를 검정하는 방법) 기반으로 타당도가 파악된다. 탐색적 요인분석 다양한 변수들의 공통된 요인을 단순화하는 방법 검사나 측정척도의 개발 과정에서 측정도구의 타당성을 파악하기 위해 사용 적절한 요인으로 묶이지 않을 경우 검사 문항에서 제외되거나 수정됨 사례수 : 100-200개 이상..

일원 분산 분석 일원 분산 분석이란 세 집단 이상의 평균을 비교하는 비교 부석 방법이다. 이 분석에서는 독립변수(3개 이상의 값을 지니는 질적 변수)와 종속변수( 평균이 나오는 양적 변수 )가 필요시 된다. 우선 일원 분산에 필요한 변수들을 입력한다. [분석] -> [평균비교] -> [일원 배치 분산분석] 종속변수에는 평균점수가 나오는 변수를, 요인에는 3개 이상의 값을 가지고 있는 질적 변수를 입력한다. 앞선 창에서 나왔던 오른쪽을 보면 옵션 버튼이 있는데 여기서 자신이 원하는 통계량 옵션을 선택한다. 이렇게 선택을 한 후 또다른 사후 분석 버튼을 눌러 등분산을 가정한 경우와 그렇지 않았을 경우에 따라 선택한다. 주로 등분산을 가정할 경우 Duncan / Scheffe 를 , 등분산을 가정하지 않을 경..

텍스트로 된 파일을 가져오기 위해서는 [파일] -> [데이터] -> [텍스트 데이터]를 클릭한다. 그 후 파일의 유형에서 자신이 원하는 텍스트를 선택한다. 이후 아래의 화면이 나오고 자신이 원하는 설정값대로 선택을 해나가면 된다. 결과값으로 V1, V2 --- 의 변수가 입력이 되는데 변수 보기에 들어가서 나머지 변수의 값을 바꿔주면 된다.

변수를 계산하는 방법은 간단하다. 자신이 계산을 통해 알고자 하는 변수를 우선 입력한다. [ 변환 ] -> [ 변수계산 ] 목표 변수에 결과값의 변수 이름을 넣어주고 숫자 표현식에 알고자 하는 변수의 이름을 입력하여 계산기에 있는 숫자 부호를 함께 넣어준다. 그러고 나서 확인을 누르면 끝! 아래의 창처럼 몸무게의 차이라는 새로운 변수가 생기며 결과가 나온다.

t검정 t검정이란 두 집단 이하의 평균을 비교 분석하는 방법으로 종류에는 일표본 t검정(한 집단에서의 평균값 비교 = 단일 표본) , 대응 표본 t검정 (같은 집단에서의 평균값 비교) , 그리고 독립 표본 t검정(다른 집단에서의 평균값 비교)이 있다. t검정을 하기 위해서는 몇 가지 조건이 필요시 된다. 종속변수가 평균값을 낼 수 있는 양적 변수여야 한다. 모집단의 분산, 표준편차를 알지 못할 때 사용한다. 모집단의 분포가 한쪽으로 치우치지 않은 정규분포여야 한다. 등분산 가정이 충족되어야 한다. (등분산 가정이란 자료가 퍼져있는 정도가 같은 분포 집합의 가정을 의미) 독립 표본 t검정 실습 독립표본 t검정을 위해서는 변수 보기에서 모집단과 구하고자 하는 평균의 변수를 지정한다. 그러고 나서 데이터 보기..