논문 (161) 썸네일형 리스트형 통계학의 척도! 데이터 분류 기준은 어떻게 할까요?_퀵데이터 데이터란?? 문자와 수치등의 표현한 것을 모아놓은 자료 데이터 분류 ⅰ. 수치 데이터 · 비례척도 : 비율척도 또는 비례척도라 합니다. 수치 데이터의 대부분은 비례척도로 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 해서 구한 비율을 의미합니다. · 간격척도 : 간격척도는 덧셈과 뺄셈은 가능하지만 곱셈이나 나눗셈 해서 '몇배'라 할 수 없는 데이터입니다. ex) 온도-'30도는 10도의 3배'입니다하고 할 수 없습니다. ⅱ. 수치가 아닌 데이터 · 순서척도 : 수치가 아닌 '순서'를 의미하는 것입니다. ex) 설문지에 ①매우만족 ②만족 ③보통 ④불만족 ⑤매우불만족 에 대한 대답 · 명목척도 : 순서에 의미가 없지만 카테고리로 묶는 것입니다. 표본의 특징에 따라 하부 계층을 표시하고 서로 대립되는 범주를 분류하기 .. 표준정규분포, 우리 일상에 항상 함께 하는 통계학의 기본 정규분포 쉽게 알아보기_퀵데이터 데이터가 흩어진 정보를 보여주는 지표로는 표준편차가 있습니다. 상대도수 히스토그램은 각각의 계급마다 몇 %의 데이터가 있는가에 대하여 비율을 알 수 있는 그래프입니다. 표준편차를 이용해서도 비율을 알 수 있습니다. 예를 들어 성인 남자 키가 평균 170cm, 표준편차 6cm의 데이터가 있다고 해볼게요. 이 2개의 데이터만으로도 성인 남자 키가 어떤 식으로 분포되어 있는가를 알 수 있답니다. 실제로 키는 ‘정규분포’ 형태에 매우 가까운데, 이를 사용하면 182cm인 남성은 상위 2%, 즉 100명 중 2번째라는 것을 알 수 있습니다. 이렇게 우리 실생활에는 정규분포로 볼 수 있는 예가 아주 많답니다. *정규분포는 좌우대칭의 종모양을 하고 있습니다. 정규분포를 따르는 데이터에서는 평균값에서 표.. 표준편차 구하는 방법 쉽게 알아보기_퀵데이터 실제 표준편차(σ)를 사용하면 데이터의 흩어진 정도를 알 수 있습니다. 이 표준편차는 어떻게 계산할까요? 먼저 편차를 알아야 하는데 편차란 각 데이터가 평균값에서 어느 정도 떨어져 있는가를 나타냅니다. 편차 = 데이터 값 - 평균값 마케팅 부서 A팀과 B팀이 각 10명씩 실적 평가를 했다고 가정해 볼게요. 아래와 같이 평가 점수표가 있는데 그래프의 방향과 크기로 편차의 차이를 시각화 했습니다. 두 데이터는 평균값이 5점으로 같지만 편차를 시각화해서 비교해보면 A팀이 더 많이 흩어져 있음을 알 수 있죠? *평균 0에 양수와 음수로 표현되는 편차를 모두 더하면 반드시 0이 됩니다. 표준편차와 분산 : 편차를 사용해 흩어진 정도를 표현하는 두 가지 방법 그렇다면 A팀이 더 흩어져 있다.. 데이터가 흩어진 정도, 표준편차 사용방법은?_퀵데이터 통계학은 데이터 값이 얼마나 흩어져 있는가에 주목 일상적으로 통계와 관련하여 데이터 값의 중심(평균값, 중앙값, 최빈값 등)으로 생각하는데, 통계학에서는 데이터가 얼마나 흩어져 있는지에 주목해야 합니다. 데이터 값이 평균값 주변에 어떤 식으로 분포되고 또 떨어져 있는가를 알아내기 위한 것으로 통계학에서는 매우 중요합니다. 중심을 나타내는 지표를 대표값, 흩어진 정도를 나타내는 지표를 산포도라 합니다. 대표값이 여러 개였던 것처럼 산포도 역시 여러 가지 지표를 가지고 있습니다. 그중에서 먼저 표준편차부터 알아보겠습니다. 다음과 같이 예를 들어볼게요. A팀(10명) 점수 2,3,3,4,4,5,7,7,7,8 평균값 = 50÷10 = 5점 B팀(10명) 점수 3,4,4,5,5,5,6,6,6,6.. [퀵데이터] 산술평균과 기하평균 중 매출 증가율 구하는 방법은? 일상생활에서 자주 사용하는 평균은 데이터들을 더해서 구합니다. 즉 덧셈의 합계를 데이터 수로 나눈 값이고 이것을 산술평균이라고 합니다. 반면, 기하평균은 데이터들을 곱해서 구하고 이는 증가율의 평균을 산출할 때 사용합니다. 산술평균과 기하평균을 예로 들어 볼게요. 아래와 같은 데이터가 있다고 가정하겠습니다. 5개의 데이터와 5개의 ㅁ로 산술평균과 기하평균을 구해보겠습니다. 산술 평균 데이터의 합계 21을 데이터 수 5로 나눈 값이 산술평입니다. 결국 산술평균값을 ㅁ라고 하면 5개이 ㅁ를 더한 값과 원 데이터를 더한 값이 같아집니다. 기하 평균 5개의 ㅁ를 곱한 값이 데이터를 모두 곱한 값과 같다고 하고 ㅁ를 계산합니다. 이 경우 데이터를 곱한 값 32의 5제곱근을 구하면 기하 평.. 데이터 코딩이 무엇인지 알아보겠습니다. 설문 자료 코딩 자료의 코딩은 수집된 설문지 응답자료를 숫자로 표현하여 입력하는 것인데요, 코딩할 때 분석 방법을 생각하며서 코딩해야 합니다. 그러니까 설문지, 코딩, 분석이 상호 연계성을 갖도록 설문지가 개발되어야 겠지요~~^^ 코딩은 SPSS 혹은 엑셀을 이용하여 입력하는데 설문지 응답을 엑셀로 저장 기록 하였다면 큰 문제 없어요. Ctrl + F키를 눌러 변수명을 바꾸기만 하면 되구요, 그 이후에는 SPSS에서 불러오기가 가능하답니다. 예를 들어 설문에 있어 다음 데이터와 같은 응답으로 기록이 되어 있다고 한다면, 이것은 어디까지나 그냥 예시 입니다. 심각하게 받아들이면 곤란합니다~~^^ 엑셀일 경우, Ctrl + F (모두 바꾸기)를 눌러서 다음 표와 같이 변환시켜 주고, SPS.. 변수계산에 대해서 '퀵데이터'에서 알아보겠습니다. 대표사진 삭제 사진 설명을 입력하세요. 변수계산 합 or 평균 출처 입력 변수 계산은 원자료를 분석하는 과정에서 필요에 따라 기존 변수를 가공하여 새로운 변수를 만들고자 할 때 사용하며 산술 및 다양한 함수 형태를 만들 때 사용됩니다. 변수들을 합하거나 평균을 낸다는 것은 리커트 척도로 된 여러 문항을 하나로 만들겠다는 의미이고, 회귀분석 등을 할 때 많이 이용되어지는데, 일반적으로 변수들의 합 혹은 평균을 계산하여 사용됩니다. 예를 들어 설문지 중에 "업무 만족도"라는 변수가 있다고 가정해 볼게요. 업무 만족도의 변수에서 업무만족도1, 업무만족도2, 업무만족도3의 각 요인들의 질문이 있다고 한다면, 합의 변수계산은 변환 - 변수계산 - 새로운창에서 목표변수에 "업무만족도합"이라고 쓰고 - 함수집단에서 .. 빈도분석의 자세한 설명. 퀵데이터에서 알아보겠습니다. 빈도 분석(Frequencies) 빈도분석은 입력된 데이터들이 도수분포표 상에서 표본이 어떠한 분포적 특성을 가지고 있는지 파악하는데 사용됩니다. 그리고, 데이터를 다른 통계적 방법에 적용하기 전 데이터에 오류가 있는지 점검할때도 유용한데, 이상치가 나오거나 한다면 코딩 오류이거나 데이터 입력 오류이니까 데이터 클리닝을 해야 합니다. 인구사회학적 특성의 변수를 확인하고 그 변수들의 빈도 분석을 예로 들어보겠습니다. SPSS에서 분석 - 기술통계량 - 빈도분석 을 클릭 연령, 성별, 직급 클릭 - 변수창으로 이동 - 확인 코딩 데이터에서 연령, 성별, 직급을 빈도분석한 결과 입니다. 통계량 결과표에서 유효는 응답 케이스, 결측은 무응답 케이스를 말합니다. 결측이 0이 아닐 .. 이전 1 ··· 16 17 18 19 20 21 다음 목록 더보기
