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공분산을 각 변수의 표준편차로 나누어 표준화하여 준다.
y y
bar y
bar y
x x
bar x
bar x
(1) (2)
그림 3 범위가 다른 변수들의 비교
이와 같이 표준화된 공분산을 모상관계수(population correlation coefficient)라 하며, 다음과 같이 정의한다.
rho~=~ {Cov`(X,Y``)}
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계수(sample correlation coefficient)가 된다. 가장 흔히 사용하는 표본상관계수인 피어슨상관계수(Pearson correlation coefficient)는 다음과 같다. [공분산]
◦ 연관성의 측도
◦ 연관성의 방향
◦ 공분산의 정의
◦ 공분산의 의미
◦
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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
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복잡한 분포형태를 이룬다. 표본의 크기가 상대적으로 클 경우에만 r의 분포가 모상관계수에 접근하고 표본이 적을 때는 표본상관계수의 분포는 매우 다양하게 나타난다. 그래서 r을 일정한 분포를 갖는 새로운 변수로 변환하고 일단 그것을
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계수는 -1에서 1사이의 값을 가진다. 상관계수를 구하는 식과 이를 검정하는 검정통계량과 귀무가설은 다음과 같다.
ⅰ) 상관계수 :
gamma ={ sum (x_i - bar x )(y_i - bar y ) }over {sqrt{sum (x_i - bar x )^2 sum (y_i - bar y )^2 }}`
ⅱ) 귀무가설(
H_0 `
) : 모상관계
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계수로서 나타내는 분석기법을 의미한다.
논문①과 논문②에서는 Cronbach\'s Alpha 계수를 이용하여 다항목 척도간의 신뢰성 분석을 하였고, 특히 논문②의 경우 통계자료의 분석은 통계분석 프로그램인 SPSSWIN 9.0이라는 프로그램을 사용하였다.
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