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이상의 독립변인들에 기초될 때 와 간의 상관을 일컫는다. 즉 두 독립변인과 하나의 종소변인 사이의 중복 및 고유변량
공 식
: 과 의 상관계수
: 와 의 상관계수
: 과 의 상관계수
여기서 1,2 는 독립 변인 Y는 종속변인을 나타낸다.
예 제
각각
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상관계수
Pearson이 제안한 것으로 가장 많이 사용. 사용되는 변인의 측정 수준이 연속적인 동간 변인이나 비율 변인일 때 사용.
X, Y : 두 변인의 원점수
(2) 등위상관 계수
사례수가 30이하로 적고 사용되는 변인이 등위로 표시된 서열 변인인 경
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등위를 정한다음 짝홀로 나눔
ⅲ무선으로 나눔
ⅳ내용상 동일 하게끔 두 부분으로 나눔
개념적으로 볼 때 두 반분조사간의 상관계수는 동등성 계수이지만 구해진 계수는 원검사의 신뢰도를 과소 추정하게 된다. 일반적으로 검사길이가 길
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등위점수
2) 등위점수
3) 백분위점수
4) 100점만점의 점수
5. 표준점수
6. 정상분포와 양
1) 정상분포
2) 예
Ⅳ. 교육통계의 제 방법
1. 판별분석
2. 정준상관
1) 정준상관을 실시
2) 정준상관 분석절차
3. 경로분석
4. 구조방적식 모형
5.
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상관계수는 낮아진다.
3) 표본 사례수의 크기: 사례수가 적으면 신뢰할 수 없다.
상관계수의 종류pearson의 적률상관계수
Spearman의 등위차 상관계수
r
p
동간척도
서열척도
정상분포 가정 필요
정상분포 가정 필요없음
사례수 많아도 관계 없음
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