[통계] 자료분석의기법

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잘 다듬어진 레포트입니다..

목차

▣ 빈도 분석
1. 빈도 분석 이란 ?
2. 빈도분석은 어떤 경우에 사용하는가?
3. 빈도분석 결과는 어떻게 해석할 것인가?
4. 빈도분석 결과의 예
5. 빈도분석에서 주의할 점

▣ 평균값
1. 평균값의 정의
2. 단순평균
3. 산술평균
4. 가중산술평균
5. 기하평균

▣ 표준편차
1. 분산과 표준편차

▣ T-검증
1. t - test란?
2. t - test는 어떤 경우에 실시하는가?
3. t - test의 결과는 어떻게 해석할 것인가?

▣ 상관관계 분석
1. 상관 분석이란 ?
2. 상관관계분석은 언제 하는가 ?
3. 상관관계분석의 해석은 어떻게 할 것인가 ?
4. 상관계수의 해석에서 주의할 점은?

▣ 분산분석(ANOVA)
1. 분산분석(ANOVA)이란?
2. 일원분산분석이란?
3. 이원분산분석이란?
4. 사전비교란?
5. 사후검정이란?
6. 분산분석의 결과는 어떻게 해석할 것인가?
7. 분산분석의 결과를 해석하는데 있어서 주의할 점은?

본문내용

7. 분산분석의 결과를 해석하는데 있어서 주의할 점은?

분산분석은 복잡하고 다양한 사회현상을 비교 분석하여 현실의 흐름을 파악하는데 주로 사용한다. 그러나 무작정 다 비교 분석할 수 있는 것은 아니다. 가령 어린아이와 어른의 100미터 달리기 기록을 비교하는 것은 아무런 가치가 없다. 어른이 이길게 뻔하기 때문이다. 분산분석에서는 비교의 조건과 기준을 정확하게 설정해야 한다. 또한 비교하고자 하는 대상 집단이 제한적이어야 한다.
분산분석에서 비교하고자 하는 대상을 독립변수라고 한다. 분산분석에서 비교 대상이 되는 독립변수의 변수값은 범위가 제한적이고 명목 데이터(성별, 학력, 직업 등)의 성향을 가지고 있어야 한다. 그리고 서열 데이터의 성향을 가진 변수도 분산분석의 독립변수가 될 수 있다.
비교의 기준이 되는 변수는 수치화하기 쉬워야 하며 수치화한 데이터의 내용도 다양해야 한다. 이 비교의 기준을 분산분석에서는 종속변수라고 정의한다. 종속변수는 비율 데이터의 성향을 가지고 있어야 하고, 등간 데이터의 성향은 반드시 가지고 있어야 한다.
속담에 '무덤까지 들고 갈 비밀은 없다'란 말이 있습니다. 거짓말은 언젠가 밝혀진다는 이야기겠지요, 마찬가지로 신뢰도를 고무줄처럼 늘여서 여론조사 결과를 억지로 증명하려고 해도 결국은 진실이 드러나고 맙니다.

참고 자료

없음