마케팅조사 ) 1 두 변수가 상관관계가 있다는 것은 어떤 의미인가 상관관계가 있다면 인과관계가 있다는 의미인가 간략히 답하시오

소개글

마케팅조사 ) 1 두 변수가 상관관계가 있다는 것은 어떤 의미인가 상관관계가 있다면 인과관계가 있다는 의미인가 간략히 답하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 상관관계와 회귀분석
2. 요인분석
3. 기술통계분석(분석예시)
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 출처 및 참고문헌

본문내용

른 정보성 분석을 위해 F 검정을 하였으며, F 검정 결과 P 양측 검정 값이 0.05보다 크므로 등 분산이다. 따라서 등 분산을 가정한 두 집단 간의 t 검정으로 성별에 따른 소통가능성의 차이를 분석한다.
표3. F-검정: 분산에 대한 두 집단(소통가능성)
　
변수 1
변수 2
평균
5.135135
4.888889
분산
1.077379
1.75873
관측수
74
36
자유도
73
35
F 비
0.612589
P(F<=f) 단측 검정
0.039814
F 기각치: 단측 검정
0.631386
　
표4. t-검정: 등 분산 가정 두 집단(소통가능성)
　
남성
여성
평균
5.135135
4.888889
분산
1.077379
1.75873
관측수
74
36
공동(Pooled) 분산
1.298187
가설 평균차
0
자유도
108
t 통계량
1.063584
P(T<=t) 단측 검정
0.144945
t 기각치 단측 검정
1.659085
P(T<=t) 양측 검정
0.28989
t 기각치 양측 검정
1.982173
P 양측 검정 값이 0.28989로 유의수준 0.05보다 크므로 귀무가설을 무시할 수 없다. 따라서 소통가능성에 있어서 남성과 여성의 응답은 차이가 나지 않는다. 소통가능성에 있어서 남성과 여성에 차이가 난다고 통계적으로 말할 수 없다.
(4) 각 변수(질문)들간 상관관계분석
표5. 변수 간 상관관계분석
　
정보성
소통가능성
이용만족도
정보성
1
소통가능성
0.81287271
1
이용만족도
0.71475963
0.73101307
1
정보성과 소통가능성은 0.812, 정보성과 이용만족도 0.714, 소통가능성과 이용만족도는 0.731로 모두 양의 수치를 나타낸다. 따라서 각 변수는 같은 방향으로 움직이며, 수치도 70~80% 수준으로 같이 움직이는 것을 알 수 있다. 3가지 변수의 관계는 상관관계가 있다고 할 수 있다.
(5) 질문 1, 2를 독립변수, 질문 3을 종속변수로 한 회귀분석
정보성과 소통가능성이 이용만족도에 영향을 주는지 알아보기 위해 정보성과 소통가능성을 독립변수로, 이용만족도를 종속변수로 지정한 뒤 회귀분석을 실시한다. 회귀분석의 결정계수(R제곱)은 0.577로, 정보성과 소통가능성이 이용만족도를 약 57% 정도 설명해주고 있다고 해석할 수 있다. 또한, 약 43%는 정보성과 소통가능성 이외의 요인으로 이용만족도가 설명된다고 해석할 수 있다.
표6. 회귀분석 통계량
회귀분석 통계량
회귀분석 통계량
다중 상관계수
0.759743645
결정계수(R제곱)
0.577210406
조정된 결정계수(수정된 R제곱)
0.569307797
표준 오차
0.807688302
관측수
110
분산 분석에서 유의한 F값은 0.05보다 작으므로 귀무가설이 기각이 되므로 통계적으로 의미가 있다고 해석할 수 있다.
표7. 분산 분석
　
자유도
제곱합
제곱 평균
F 비
유의한 F
회귀
2
95.29744
47.64872
73.04048
0.0000000
잔차
107
69.80256
0.65236
계
109
165.1
　
　
　
X1과 X2의 P값은 0.05보다 작으므로 모두 통계적으로 의미가 있다라고 해석할 수 있다. (정보성과 소통가능성은 이용만족도의 독립변수로 이용만족도에 영향을 주는 요인이다) 이용만족도는 0.4980 + 0.3566*정보성 + 0.4773*소통가능성으로 계산할 수 있다. 이 회귀식으로 향후 정보성과 소통가능성의 수치로 이용만족도를 추론할 수 있다.
표8. 회귀분석
　
계수
표준 오차
t 통계량
P-값
하위 95%
상위 95%
하위 95.0%
상위 95.0%
Y 절편
0.498
0.3574
1.3932
0.1664
-0.211
1.2066
-0.211
1.2066
X 1
0.3566
0.1083
3.2923
0.0013
0.1419
0.5712
0.1419
0.5712
X 2
0.4773
0.1165
4.0971
0.0000
0.2464
0.7083
0.2464
0.7083
Ⅲ. 결론
빅데이터 시대는 쏟아지는 데이터 속에서 유효한 데이터를 찾아 분석하는 것이 중요해지고 있다. 이에, 일상생활, 정치, 경제, 교육 등 다양한 분야에서 나타나는 불확실성 현상의 합리적 분석 도구로서 통계적 방법이 사용되고 있다. 통계적 소양이 빅데이터 사회에서 필수적으로 부각됨에 따라 향후 다양한 분석을 통한 가치 있는 발견이 이루어지길 바라는 바이다.
Ⅳ. 출처 및 참고문헌
1. 상관관계와 회귀분석에 관한 교육과정 국제비교 연구, 이효선, 성균관대학교 교육대학원, 2012

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