예제를 통한 다차원척도법 활용(MDS), 경제지표에 따른 OECD국가의 특성

소개글

다차원 척도법을 이용하여 경제지표10가지(경제지수, 무역지수, 정보화지수) 측면에서 OECD국가의 특성 파악(SPSS V.12를 통한 CASE STUDY)
1. MDS의 학문적 설명(개요 및 특성, 분석절차)
2. 예제 데이터를 통한 실습

목차

1. MDS?
1) MDS개요
2) MDS Similarity
3) MDS Algorithm
2. 예제를 통한 MDS의 활용
1) 데이터 설명
2) 분석방법 및 절차
3) 분석결과

본문내용

Ⅰ. MDS 개요
1. MDS 개념
▶ n개의 개체를 2차원의 가시적 공간에 나타내는 방법
▶ 각 개체간 유사성, 거리는 저차원으로 옮겨져도 원래 유사성 크기를 갖음
2. 군집분석과 MDS의 비교
▶ 군집분석 : 개체의 유사성을 이용하여 개체를 군집화하고, 이름부여
▶ MDS : 개체의 유사성을 저차원에 표현하여 유사한 개체 파악
▶군집분석의 변수는 측정형이어야 하나 MDS에서는 범주형 변수도 사용가능
Ⅱ. MDS Similarity
3. 개체간 유사성 측정
▶ metric 방법 개체 간 유사성을 거리로 측정
유사성 측정변수가 등간 · 때 사용
개체 속성을 측정하는 변수 : 군집분석의 변량과 동일
리커트 척도, 우선순위 : (국가1,국가2,국가3, …) or (속성1,속성2,속성3, …)
Ⅱ. MDS Similarity
▶ Non-metric 방법
개체에 대한 빈도표를 이용하여 유사성 측정
50명이 20개의 개체를 임의로 분류 (1,2) 30, (1,20) 25, (2,20) 45
숫자가 클수록 거리가 가깝다. 즉, 개체간 유사성이 높다
Ⅲ. MDS Algorithm
▶ 표현방법
각 개체간 유사성(거리)를 측정
개체의 개수가 n개인 경우 k=n(n-1)/n 개 유사성 그룹이 존재
로 배열
개체간의 거리를 구해 개체를 m(=2)차원 공간으로 나타냄
임의의 한 좌표에 한 개체를 표현하고 나머지 개체들은 상대적 유사성을
고려하여 좌표에 표현

참고 자료

없음