논문 통계분석, 군집분석 쉽게 배우는 방법 [SPSS 실습 포함]

논문에 군집분석이 필요하다고요? SPSS로 군집분석을 처음 배우는 대학원생이라면 반드시 이 강의를 추천드립니다.

퀵데이터 유튜브 채널에서는 군집분석의 개념부터 SPSS 실습, 해석, 후속 분석까지 총 3강으로 완성형 강의를 제공합니다.

바쁜 직장인 대학원생이라면 이 강의 하나로 논문 통계분석의 어려움을 해결할 수 있습니다.

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퀵데이터 논문통계 강의 이런 분들께 추천합니다!

• 논문에 군집분석이 들어가야 하는데 어디서부터 시작할지 막막한 분
• SPSS 분석 실습을 직접 보고 따라하고 싶은 분
• 군집분석 결과를 어떻게 해석하고 활용할지 감이 잡히지 않는 분
• 분산분석(ANOVA), 교차분석까지 연결해 분석하고 싶은 분

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1편: 군집분석 개념 완전정리

1. 군집분석 개요

• 정의: 유사한 케이스를 하나의 집단(군집)으로 분류하는 통계 기법
• 목적: 군집 내 동질성, 군집 간 이질성 확보

2. 다른 분석과 차이

• 요인분석: 변수 간 구조 파악
• 판별분석: 집단 사전 지정 필요
• 군집분석: 사전 집단 정보 없이 실제 군집 도출

3. 거리 계산과 척도

• 거리 측정 : 유클리디안 거리, 제곱 유클리디안 거리(와드법)
• 척도 처리 : 혼합 척도 시 Z값 표준화 필요

4. 군집 분석 유형

• 계층적 군집: 군집 수 탐색용, 와드법 중심
• 비계층적 군집(K-평균): 빠른 분류, 군집 수 사전 지정 필요

5. 분석 방법 추천

• 계층적 분석으로 군집 수 결정
• K-평균 분석으로 최종 분류

 

 

2편: SPSS를 활용한 군집분석 ; 계층적/비계층적 군집분석 실습 및 해석

1. 계층적 군집분석 (Hierarchical Cluster Analysis)

• 제곱 유클리디안 거리 기반 상이성 측정
• 근접 행렬, 고드름 도표(Icicle Plot), 군집화 일정표 해석
• 덴드로그램(Dendrogram)을 이용한 최적 군집 수 도출

2. 비계층적 군집분석 (K-평균 군집분석)

• 계층적 분석 결과를 기반으로 K-means 적용
• 반복 계산을 통한 군집 중심 재조정
• 최종 군집 해석 및 명명법 안내

3. 실용 TIP

• 데이터 수(케이스 수)에 따른 분석 방법 선택 전략
• 케이스가 많은 경우, K-평균 분석의 장점과 효율성

 

 

3편: SPSS를 활용한 군집분석 ; 계층적 & K-평균 분석 실습 및 해석

1. 데이터 및 전처리 과정

• 패널 데이터 기반 부모 양육태도 변수 사용
• 측정 척도 혼재 시 표준화(Z변환) 필요성 및 방법 설명

2. 계층적 군집분석 (Hierarchical)

• 고드름 도표, 덴드로그램, 군집화 일정표 해석법
• 표본 수가 많을 때 군집 수를 ‘범위’로 지정해 분석하는 실전 전략
• 군집화된 결과를 새 변수로 저장하고 후속 분석에 활용하는 방법 안내

3. K-평균 군집분석 (K-means)

• 계층적 군집분석으로 파악한 군집 수를 기반으로 실습 진행
• ANOVA표의 해석: 군집 구분 유의성 판단용
• Final Cluster Centers 해석 → 군집별 특성 명명 전략

4. 군집 분석 결과의 후속 활용

• 교차분석 : 군집과 명목변수(예: 부모 학력) 간 관계
• 분산분석(ANOVA) : 군집 간 평균 차이 분석
• 사후검증(Post-hoc ): 그룹 간 유의한 차이 확인

5. 군집분석 방법 선택 가이드

• "계층적 → 비계층적 분석"을 활용한 최적화된 실무 흐름 제안
• 가장 중요한 것은 '군집 수'가 아니라, 군집 해석 및 명명

 

 

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