기초통계분석

소개글

기초통계분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.개관

2.빈도분석

3.교차분석

4.T검정

5.분산분석(AVOVA)

*기타 통계분석 용어 정리
*통계의 개념

본문내용

등 수많은 변수를 사용하여야 한다. 요인분석은 수많은 변수들을 적은 수의 몇 가지 요인으로 묶어줌으로써 그 내용을 단순화하는 것이 그 목적이다.
·회귀분석 (Regression Analysis)
다변량 모집단에서는 모집단을 구성하는 변수들 간에 어떠한 관계가 있는가? 그리고 변수들 간의 인과관계가 존재한다면 이를 어떻게 함수로 표시하는 것이 합리적인가에 대한 문제를 주로 다루고 있다. 회귀분석은 변수들 중 하나를 종수변수로 나머지를 독립변수로 하여 이들 변수들이 서로 상관관계를 질 때 독립변수가 변화함에 따라 종속변수가 어떻게 변화하는가를 규명하는 통계기법이다. 회귀분석은 독립변수의 개수에 다라 단순회귀분석과 다중 회귀분석으로 구분할 수 있다.
·판변분석 (Discriminants Analysis)
판별분석은 사회현상의 여러 특성들을 토대로 주어진 상황에서 응답자들이 어떻게 행동할 것인지를 예측하는 하나의 통계기법이다.
·군집분석 (Cluster Analysis)
어느 회사에서 시장을 세분화하려고 한다면 시장세분화의 여러 기준을 수립하여야 한다. 그리고 이를 기준에 따라 변수들을 결합하게 된다. 군집분산은 분류할 집단에 특정한 대상물을 배정하여 동일 집단의 대상물이 유사성을 갖게 함으로써 집단간의 차이를 명확하게 하는 군집분석이 이용된다, 군집분석은 모든 케이스에 대한 집단이 사전에 알려지지 않으며 집단의 수가 몇 개로 나누어질지도 알 수 없다. 군집분석의 목적은 동질적인 집단이나 군집을 분류하는데 있다.
·다차원척도법 (Multidimensional Analysis : MDS)
다차원 척도법은 다차원 공간상에서 자극 좌표 또는 가중치를 유도하기 위하여 유클리디안과 가중치 유클리디안 모형을 이용한다. 다차원 척도법은 거리행렬상에서 분석되어지면 통계절차는 입력자료로써 기존의 거리행렬을 읽을 수 있으며 또는 원천 데이로부터 거리행렬을 계산할 수도 있다. 다차원 척도법은 응답자의 어떤 대상에 대한 응답자들의 지각과 선호도에 관계되는 태도를 조사하는데 사용될 수 있는 분석기법으로써 시장세분화, 제품수명주기, 판매업체평가, 광고매체 선택 등을 결정하는 데에 주로 이용되고 있다.
◎ 통계의 개념
1. 통계학의 개념
통계학(Statistics)이란 간단히 이야기해 어떤 집단을 대상으로 해서 수집된 자료를 정리하고 요약하며 다시 정리 요약된 그러한 자료들을 수나 영으로 표시하는 학문의 분야를 의미한다. 이렇게 수나 양으로 산출된 최종의 데이터는 모든 불확실한 현 상황 판단의 기초가 되기도 하며 미래에 대한 예측을 가능케 해준다.
또한 통계란 말의 사전적 의미를 알아보면 ‘통계란 수많은 관찰의 결과로써 얻어지는 숫자. 일정한 때와 장소에서 발생하는 일정한 집단적 현상을 그 현상의 부분에 하나하나에 대해 대량으로 관찰, 계량하여 그 결과를 수치로 나타내는 일을 말한다.’로 정의되어 있다.
우리가 일반적으로 접할 수 있는 통계로는 그저 신문기사나 잡지에 나온 간단한 설문지나, 자료 등을 통한 빈도분석 정도로 나온 결과들이다. 하지만 이러한 것들만은 통계라고 하지 않는다. 통계학은 논리적(logical) 사고와 객관적(objective)인 사실에 의거하며, 일반적(general)이고 확률적(probabilistic) 결정론에 의해서 인과관계를 규명한다. 특히, 연구목적에 의해 설정된 가설들에 대하여 분석결과가 어떤 결과를 뒷받침하고 있는지를 통계적 방법으로 검정할 수 있다.
이처럼 통계학은 과학적인 자료분석 방법이므로 연구대상에 대한 어떤 의미 있는 정보를 얻고자 하는 여러 면에서 적용될 수 있다. 현재 통계학은 경제학, 경영학, 사회학, 정치학, 교육학, 의학, 생물학, 공학 등 대부분의 모든 학문 분야에서 폭넓게 이용되고 있다.
특히, 경제학, 심리학, 생물학 등에서는 경제통계(Econometrics), 심리통계(Psychometrics), 생물통계(Bio-statistics), 등 독자적인 학문을 이룰 정도로 통계학의 중요성이 강조되고 있다.
2. 통계학의 분류
근대 통계학은 방법론적인 분류 방법으로 다음의 2가지로 나누어 볼 수 있다.
·기술 통계학(descriptive statistics) : 기술 통계학이란 주어진 자료로부터 어떤한 예측없이 통계집단들의 여러 특성을 수량화하여 나타내는 방법을 말하며 평균, 분산, 비율, 상관계수, 회귀계수 등이 이 분야에 속한다, 이 기술 통계학은 주로 사회 통계, 경제 통계 등에 응용되고 있다.
·추측 통계학(inference statistics) : 미래의 불확실한 상황을 주어진 자료로부터 추출한 표본에 의해 앞으로의 현상을 예측 및 추론하는 통계학의 한 분야로 확률 이론이 그 배경이 되고 있으며 이에는 모집단, 표본, 표본의 크기, 모수, 통계량 등이 있다. 또한 이 추측 통계는 관청 통계, 경제조사, 사회조사, 시장조사, 여론조사 등에서 많이 응용되고 있다.
3. 확률분포의 분류
확률분포에는 특정 구간 내에 존재하는 셀 수 있는 값으로 자연수의 범위를 넘지 않는 이산확률분포와 특정구간 내에서 취할 수 있는 모든 값으로 이론상으로는 원하는 만큼의 모든 값을 나타낼 수 있는 연속확률변수로 나눠진다.
4. 분석기법 분류
통계분석이 기법을 종속변수와의 형태, 연구목적, 변수 및 집단수, 독립변수에 따라 분류하면 다음의 표와 같다.
종속변수형태
연구목적
변수 및 집단수
독립변수
분석기법
양적변수
변수경향
빈도분석, 기술적 통계
신뢰도 검증
Cronbach's α
변수 요약
요인분석, 군집분석
상관연구
두변수
양적변수
Pearson 상관계수
서열변수
Spearman 상관계수
이분변수
상류상관계수
인위적 이분변수
양분상관계수
세변수
양적변수
회귀분석
두집단 이하
분산을 알 때
단일표본
단일표본 Z 검정
두 독립표본
두 독립표본 Z 검정
두 종속표본
두 종속표본 Z 검정
분산을 모를 때
단일표본
단일표본 t 검정
두 종속표본
두 종속표본 t 검정
두 독립표본
두 독립표본 t 검정
세집단 이상
독립변수 1개
일원분산분석
독립변수 2개
이원분산분석
질적변수
상관연구
독립변수 2*2개
φ
독립변수 2*2개 이상
v
집단비교
x²

키워드

기초통계분석,   빈도분석,   교차분석,   T검정,   분산분석