목차
1. 결정계수
2. 회귀계수
3. 표준화 회귀계수
4. 다중회귀분석
5. 시계열분석
6. 탈주기화
7. 델파이조사
8. 교차표
9. 감마
10. 람다
2. 회귀계수
3. 표준화 회귀계수
4. 다중회귀분석
5. 시계열분석
6. 탈주기화
7. 델파이조사
8. 교차표
9. 감마
10. 람다
본문내용
감마값은 0에서 1 사이의 값을 갖는다. 1에 가까울수록 두 변수 사이에 밀접한 관계가 있고, 0에 가까울수록 관계가 멀다고 해석한다. 즉 감마값이 1에 가까우면, 독립변수의 서열값이 커짐에 따라 종속변수의 서열값도 ‘보다’ 비례적으로 커진다는 것을 의미한다. 따라서 이 감마값은 독립변수로 종속변수를 설명하는 설명의 정도를 어느 정도 나타낸다고도 말할 수 있게된다.
10. 람다
두 변수가 모두 명목변수인 경우의 강도측정을 위해 람다지표를 사용한다. 람다도 0에서 1의 값을 갖는다. 그러나 람다의 경우에는 두 변수가 모두 명목변수이기 때문에 독립변수의 l값이 커지면 종속변수의 값이 커진다는 말 자체가 아무런 의미를 갖지 못한다. 왜나하면 명목변수에서는 변수값을 임의로 편의상 정한 것이기 때문이다.
10. 람다
두 변수가 모두 명목변수인 경우의 강도측정을 위해 람다지표를 사용한다. 람다도 0에서 1의 값을 갖는다. 그러나 람다의 경우에는 두 변수가 모두 명목변수이기 때문에 독립변수의 l값이 커지면 종속변수의 값이 커진다는 말 자체가 아무런 의미를 갖지 못한다. 왜나하면 명목변수에서는 변수값을 임의로 편의상 정한 것이기 때문이다.