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상관분석3

R 기초: 기술치(평균, 표준편차 등), 상관, 척도점수 구하기 위 두개 중에 아무거나 파일을 받는다. 저번에 올린 데이타 파일에서 사교육 유무(1= 사교육 받음, 2=사교육 받지 않음)를 추가했다. 여태까지 배운 것을 기반으로 다시 처음부터 우리 데이타에 맞게 데이타를 정리해보자. 먼저 작업 디렉토리를 설정했고, 데이타 파일을 열었고, 성별과 사교육유무를 요인으로 설정했다. 또 친구관계, 자존감의 역문항을 역코딩해주었다. 깔끔해진 데이타. 기술치 분석 (Descriptive Statistics) 먼저 기술치(descriptive statistics)를 돌려보겠다. 기술치는 그 데이타 자체에 대해 설명해주는 통계 수치를 말한다. 평균, 분산, 표준편차, 중앙값 등이 기술치에 해당한다. 이에 대한 자세한 설명은 다음 링크로 가면 볼 수 있다: daily1123.tist.. 2020. 12. 6.
기초통계. 이변량 통계2: 변인 유형에 따른 상관 분석 피어슨 상관 (Pearson Correlation) 저번에 상관분석에 대해 알아보았다. 저번에 알아본 상관 분석 유형은 Pearson correlation이라 할 수 있다. 피어슨 상관분석은 상관을 구하고자 하는 변인이 모두 동간척도나 비율척도를 이용한 연속변인일 때 사용한다. 즉, 연구자들이 가장 많이 사용하는 상관분석이라고 생각할 수 있다. 저번에 살펴본 상관식을 좀만 변형시키면 다음과 같은 식이 된다. 피어슨은 저번에 깊게 알아봤으니 이제 다른 유형의 상관분석을 살펴보기로 하자. 양류상관(Point Biserial Correlation) 양분상관은 이진변수(binary variable) 혹은 이분변수(dichotomous variable)와 연속변수 간의 상관을 구할 때 사용된다. 이진변수/이분변수.. 2020. 12. 4.
기초통계. 이변량 통계1: 상관분석 기초 이변량 통계(bivariate statistics)란 변인이 두개 이상인 경우의 통계 분석을 의미한다. 가장 기본적인 이변량 통계로 상관이 있다. 상관(Correlation) 상관이란, 두개의 양적 변인 간의 관계를 말한다. 우리는 상관분석을 통해 두 변인 간 관계를 측정하고 알아볼 수 있다. 예를 들면 키와 몸무게의 관계, 자존감과 행복감간의 관계, 음식 섭취량과 활동수준 간의 관계 등의 관계를 알아보는 것이 상관이라고 할 수 있다. 저번 글에서 본 바와 같이 명명척도는 크기 비교가 불가능하기 때문에 상관관계를 구하는 것은 불가능하며, 서열척도, 동간척도, 비율척도만 상관분석이 가능하다. 한 변인의 값이 증가할수록 다른 변인의 값이 어떻게 변화하는지에 따라 정적 상관과 부적 상관으로 나뉠 수 있다. 정.. 2020. 12. 3.
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