체육통계 2x(카자이승)분포와 검증

소개글

체육통계 2x(카자이승)분포와 검증 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

※ 카이자승의 목적

1. t검증이란?

2. 독립표본의 t검증

3. 종속표본의 t 검증

변량분석

1. 일원변량분석(one-way ANOVA)

2. 다원변량분석

● 공변량 분석

카이자승 검증

상관관계와 회귀분석

1. 상관관계

2. 회귀분석

본문내용

Simple Factorial
2) 결과물 해석
카이자승 검증
1. 카이자승 검증이란? 관찰빈도와 기대빈도와의 차이를 계산함으로써 두 변인간의 관계가 유의미한지 아니면 상호독립적인지를 검증하는 방법
1) 단일표본
(1) 1단계: 영가설과 연구가설의 설정
(2) 2단계: 검증통계치 계산
- 값을 구함
(3) 3단계: 영가설기각 영역의 결정
- 유의도수준, 자유도로 분포포 이용
2) 두 개의 표본
예제) 성별에 따른 신문구독 여부 관계를 검증
데이터의 첫 번째 세로줄에는 성별(여성=1 ; 남성=2) 를 각각 입력하고 두 번째 세로줄에는 신문구독여부(구독=1; 비구독=2)를 입력한다.
변인
신문구독(NP)
성별(SEX)
(1) 가설의 설정
○ 연구가설(HA): 성별에 따라 신문구독 여부의 차이가 있을 것이다.
○ 영가설(H0): 성별에 따라 신문구독 여부의 차이가 없을 것이다.
(2) 검증의 실행
Statistics ▶ Summarize ▶ Crosstabs
(3) 결과물 해석
상관관계와 회귀분석
1. 상관관계- 두 변인간에 나타난 상호관련성 분석
1) 피어슨의 상관관계 - 두 변인이 등간척도일 때
피어슨의 상관관계 계수(r)은 두 변인간의 관계를 타나내는 지수로써 그 값은 -1≤r≤1 값을 가진다. r의 부호는 관계의 방향을 나타내며 r값의 절대값은 관계의 크기(혹은 선형적 강도)를 나타낸다.
○ r값의 해석
< 0.2 관계가 거의 없는 경우
0.2 ～ 0.4 낮은 상관관계
0.4 ～ 0.7 비교적 높은 상관관계
0.7 ～ 0.9 높은 상관관계
> 매우 높은 상관관계
2) 스피어맨의 상관관계 - 두 변인의 측정수준이 서열척도인 경우 사용
예제) 학생들의 중간고사 점수와 학기말 고사 점수, 지능지수간의 상관관계를 분석. 데이터의 1～2번째 세로줄에는 중간고사 점수를, 3～4번째 세로줄에는 학기말고사 점수를 마지막으로 5～7번째 세로줄에는 IQ점수를 입력한다.
변인
중간고사
기말고사
지능지수
(1) 상관관계의 실행
Statistics ▶ Correlate ▶ Bivariate
(2) 결과물 해석
2. 회귀분석
상관계수를 근거로 하여 독립변인으로부터 종속변인을 예측하는데 사용하는 기법이 회귀분석이다.
○ 회귀방정식 : Y=bX + a
예제) 학생들의 중간고사 점수가 학기말 고사 점수에 미치는 영향력 정도를 분석
데이터의 1～2번째 세로줄에는 중간고사 점수를, 3～4번째 세로줄에는 학기말 고사 점수를 입력한다.
변인
중간고사 점수
학기말고사 점수
(1) 단순회귀분석의 실행
Statistics ▶ Regression ▶ Linear
(2) 결과물 해석
multiple R 은 다중상관계수를 말하지만 단순회귀분석에서는 피어슨의 r값과 일치한다. 예측 시 사용하는 방정식 : Y=bX + a의 값을 산출해 주고 회귀모형을 만들 수 있다.
Beta-weight란 독립변인의 계수(기울기)로서 여러 개의 설명변인이 있는 다중회귀분석에서는 Beta 값으로 설명변인의 상대적 중요성을 평가한다. 그러나 단순회귀에서는 표준화 회귀계수 Beta는 r값과 일치한다.

키워드

체육,   카자이승,   카자이승의 목적,   체육통계