기초통계학 용어정리

소개글

기초통계학 용어정리에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 통계학의 정의

2. 모집단과 표본

3. 모수와 통계량

4. 변수의 정의

5. 집중경향치의 의의와 대푯값의 종류

6. 분산도와 그 유형

7. 확률의 정의

8. 확률계산방법

9. 확률변수와 확률분포

10. 정규분포의 의의 및 특성

11. 중심극한정리

12. 가설검정

13. 통계오류의 종류

14. 유의수준과 임계치

15. 검정통계량

16. 자유도

17. 카이스퀘어 테스트

18. 분산분석

19. 회귀분석

20. 상관분석

본문내용

수도 있으며, 그리고 범위 검정의 다양성을 이용할 수도 있다. 일원분산분석을 위한 최소한의 조건은 종속변수(등간척도)가 하나이어야 하며 정수값을 갖는 요인변수가 하나이어야 하고 요인변수가 정의되어야 한다.
3)이원분산분석(二元分散分析, Two-way ANOVA)
:이원분산분석은 일원분산분석과는 달리 독립변인의 수가 둘이라는 것이다. 그러면 복잡하게 이원 분산분석을 할 필요 없이 일원분산분석을 두 번 한다면 어떨까? 그러나 그렇게 된다면 이원분산 분석을 하는 가장 중요한 이유인 상호작용 효과를 알아볼 수 없다.
(예) 연력을 독립변수로 하고 직문에 대한 만족도를 종속변수로 한 일원분산분석 연구에서는
연령에 따른 만족도의 차이밖에는 알 수가 없다. 그러나 연구자의 관심이 성별변수와
연령변수에 따라 직무만족도가 어떻게 차이 나는가를 알아보고자 한다면 이원설계를 해야
한다. 즉, 남자는 연력이 높아질수록 직무만족도가 증가하고 여자는 연력이 낮을수록
직무만족도가 높다면 직무만족도에 있어서 성별변수와 연령변수 간에는 상호작용 효과가
있다고 할 수 있다.
19. 회귀분석(回歸分析, Regression analysis)
1)회귀분석의 정의
:변수들 사이의 관계를 조사하여 모형화 시키는 통계적 기법으로서, 경제, 경영, 교육, 정치 등의 사회과학 그리고 물리, 화학, 생물, 공학, 농학, 의학 등 자연과학의 거의 모든 분야에서 널리 응용되고 있다. 즉, 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 수학적 모형(통계모형)을 가정하고, 관측된 자료로부터 이 모형을 추정하는 통계분석방법으로 주로 예측에 사용된다.
2)회귀분석의 단계
①산점도 : 변수간의 수학적 모형을 찾는다.
②통계적 모형 : 선형모형으로 유도(변수변환)
③모형의 추정 : 추정과 검정, 분산분석
④추정된 모형의 유효성 판정 - 결정계수
3)회귀분석 사용목적
①종속변수와 독립변수들 사이의 함수관계가 어떠한 형태(선형 또는 비선형)를 가지고 있는지를 파악하는 것.
②종속변수에 영향을 끼치는 중요한 독립변수들의 영향을 추정, 검정하는 것.
③추정된 회귀함수를 인용하여 주어진 독립변수의 값에서 종속변수의 평균변화를 추정 혹은 예측하는 것.
개 요
회귀분석(regression analysis)
상관분석(correlation analysis)
1. 회귀모형의 설정
1) 회귀모형의 가정
2) 모회귀선과 표본회귀선의 개념
2. 모회귀선의 추정 : 최소자승법
3. 모회귀선의 평가
1) 적합도측정: 표본회귀선이 관측치들을 얼마나 잘 나타내고 있는가를 측정
- 절대평가방법 : 추정표준오차(s)
- 상대평가방법 : 결정계수()
2) 유의성검정: 회귀식의 기울기가 1인지를 검정
에 대한 t검정
에 대한 F검정
4. 회귀모형을 이용한 추정과 예측
1) 모회귀선상의 값 의 신뢰구간
2) 개별관측치 의 예측구간
5. 회귀분석의 가정에 대한 검토 --- 잔차분석
1. 모상관계수 ρ와 표본상관계수 r
를 X와 Y의 표본공분산, 를 X와 Y의 표본표준편차라 하면
( r =0 : no linear relation임에 주의)
2. 모상관계수 ρ와 통계적 추론
(와 Ho: ρ=0 에 대한 검정이 동일함)
20. 상관분석(相關分析, correlation analysis)
1)상관분석의 정의
:두 변수의 선후관계가 명백하지 않아 종속관계를 정의할 수 없는 경우에 상호의존도를 직선적으로 정량화하는 방법이다. 직선관계로 나타낼 수 없는 2차적 관계와 같은 복잡한 관계는 상관분석으로 해석해낼 수 없다. 따라서 상관분석은 우선 산점도를 그려보아서 대략적으로 직선적인 관계가 추측될 때에만 이용할 수 있다. 상관분석을 시행하면 상관계수(r)와 [모상관계수=0]이라는 귀무가설에 따른 유의확률(P-value)를 구할 수 있다. 유의확률이 작더라도 상관계수도 작으면 유의한 선형관계가 없다고 판단하는 것이 일반적이다. 상관계수(r)의 제곱(r²)을 [설명력]이 라고 하는데 이는 '한 변수의 어느 정도를 다른 변수 값의 변화로 설명할 수 있는가?'를 나타낸 것인데 자료의 숫자에 따라 크게 달라지므로 (자료의 수가 많을수록 r²의 값이 커진다)큰 의미를 줄 필요는 없다.
2)단순상관분석(bivariate correlation analysis)
:단순상관분석을 시행할 때에는 교란변수가 두 변수에 미치는 영향에 대해 주의를 기울여야 한다. 모수적 방법인 Pearson 상관계수는 관측치가 간격척도 이상의 척도(즉, 간격척도와 비척도)로 측정된 자료에서 사용될 수 있다. 비모수적인 방법은 Spearman 상관계수, Kendall의 타우 -b 등이 있으며 보고서 작성 시 추천되는 Spearman 상관계수는 두 변수 X, Y 각각의 직선적 관계가 있는지 여부를 확인하는 방법이다.
3)편(partial) 상관분석
:교란변수의 영향을 제외, 통제하여 상관분석을 실시하는 방법을 편 상관분석이라고 한다. 통제할 변수는 1개 이상일 수 있으며 통제할 변수의 수가 편 상관계수의 차수가 된다. 몇 개의 교란변수는 통제할 수 있는 간단한 방법이지만 교란변수의 수가 많아지면 이용할 수 없다.
4)상관분석의 절차
①눈으로 변수관계를 확인하는 산점도의 작성.
②하나의 수치로 변수간의 직선관계를 나타내는 회귀계수를 구한다.
③회귀식의 적합을 통하여 두 변수간의 관계를 함수로 찾는 것.
④회귀식의 유용성을 평가한다.
순위
학번
학과
성명
성적
1
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198
2
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188
2
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188
4
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185
4
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185
6
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182
7
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181
순위
학번
학과
성명
성적
1
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192
2
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188
3
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180
3
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180
5
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175
5
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175
7
…
…
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173
중간고사 기말고사
중간고사와 기말고사 성적의 산점도
*산점도(산포도)에 점을 표시하는 방법
↑ ↑
종속변수 독립변수
<<참고자료 및 사이트>>
- 박영사 경제학 대사전
- www.naver.com(지식검색/백과사전)
- http://blog.naver.com/nana5885(통계학 용어 정리)

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