목차
가설 설정
1. 업종별 회귀분석을 통해 얻은 정보가 그 업종에 취업하는데 어떤 영향을 주는지 살펴보자.
2. 여성은 금융/서비스 분야에서 많이 채용하였을 것이다
3. 정보통신분야는 전공과 관련된 사람들을 많이 채용하였을 것이다.
4. 조사한 사람들의 학력은 대부분 대졸 이상일 것이다.
4. 토익점수는 무역/유통/제조 와 외국기업에 채용된 사람들이 높을것이다.
5. 해외연수를 다녀온 사람들은 토익점수가 높을것이다
6. 정보통신분야는 경력자를 많이 채용하였을 것이다.
1. 업종별 회귀분석을 통해 얻은 정보가 그 업종에 취업하는데 어떤 영향을 주는지 살펴보자.
2. 여성은 금융/서비스 분야에서 많이 채용하였을 것이다
3. 정보통신분야는 전공과 관련된 사람들을 많이 채용하였을 것이다.
4. 조사한 사람들의 학력은 대부분 대졸 이상일 것이다.
4. 토익점수는 무역/유통/제조 와 외국기업에 채용된 사람들이 높을것이다.
5. 해외연수를 다녀온 사람들은 토익점수가 높을것이다
6. 정보통신분야는 경력자를 많이 채용하였을 것이다.
본문내용
해외연수 유 해외연수무
평균 845.8709677 749.5806452
분산 4798.849462 9217.11828
관측수 31 31
가설 평균차 0
자유도 55
t 통계량 4.528474681
P(T<=t) 단측 검정 1.61657E-05
t 기각치 단측 검정 1.673033694
P(T<=t) 양측 검정 3.23314E-05
t 기각치 양측 검정 2.004044291
토익점수의 해외연수를 다녀온 사람과 다녀오지 않은 사람의 평균을 알아보면 해외연수를 다녀온 사람이 845.8709677점,
다녀오지 않은 사람이 749.5806452점으로 해외연수를 다녀온 사람이 해외연수를 다녀오지 않은 사람보다
토익점수가 높은 것으로 나타났다.
t-통계량 값은 4.528474681이고 이에 대응하는 P(T<=t) 양측 검정값은 0.0.0000323313801065944로
유의한 것으로 나타났다. 그러므로 해외연수를 다녀오는 경우가 해외연수를 다녀오지 않는 경우보다
토익점수가 높다고 말할수 있다.
(유의수준 0.05나 0.01보다 훨씬 작으므로 해외연수를 다녀온 사람과 다녀오지 않은 살마의 토익점수가
차이가 없다는 귀무가설은 기각)
평균 845.8709677 749.5806452
분산 4798.849462 9217.11828
관측수 31 31
가설 평균차 0
자유도 55
t 통계량 4.528474681
P(T<=t) 단측 검정 1.61657E-05
t 기각치 단측 검정 1.673033694
P(T<=t) 양측 검정 3.23314E-05
t 기각치 양측 검정 2.004044291
토익점수의 해외연수를 다녀온 사람과 다녀오지 않은 사람의 평균을 알아보면 해외연수를 다녀온 사람이 845.8709677점,
다녀오지 않은 사람이 749.5806452점으로 해외연수를 다녀온 사람이 해외연수를 다녀오지 않은 사람보다
토익점수가 높은 것으로 나타났다.
t-통계량 값은 4.528474681이고 이에 대응하는 P(T<=t) 양측 검정값은 0.0.0000323313801065944로
유의한 것으로 나타났다. 그러므로 해외연수를 다녀오는 경우가 해외연수를 다녀오지 않는 경우보다
토익점수가 높다고 말할수 있다.
(유의수준 0.05나 0.01보다 훨씬 작으므로 해외연수를 다녀온 사람과 다녀오지 않은 살마의 토익점수가
차이가 없다는 귀무가설은 기각)
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