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분석
3) 기초통계량 및 분산분석 (연속형 설명변수)
4) 독립성 검정
2. 상관분석
3. 요인분석
4. 신뢰도분석
5. 범주형 자료분석
6. SAS Enterprise Miner Method
1) SAS Enterprise Miner Streaming
2) Logistic Regression Model
3) Tree Model
Ⅲ 결 론
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검정하였는데, 이는 각 수준의 합이 고정(fixed)되어 있지 않는 확률변수라면 이러한 평균차이에도 관심을 가질 수 있을 것이다. 1 범주형 자료
2 피어슨(Pearson)의 적합도 검정
3 독립성 검정
4 동질성 검정
5 대수선형모형
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1. 범주형 데이터의 이해
범주형 데이터란, 명목적 또는 순서적 특성을 가진 데이터로 구분됩니다. 이러한 데이터는 특정 카테고리나 그룹에 속하는 값을 나타내며, 통계적 분석에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 설문 조사에서 응답자
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범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉜다.
1) 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오. (2점)
(1) 범주형 데이터 (2) 수치형 데이터
2) 범주형 데이터와 수치형 데이터는 각각 두 종류의 유형으로 나누어 볼 수 있는
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범주형자료의 무응답처리에 관한 연구동향
Ⅲ. 연구방법
1. 연구설계
2. 처리방법 비교를 위한 자료 및 방법
3. 범주형자료의 무응답처리방법
(1) 무응답이 있는 범주형자료구조
(2) 무응답자료의 단순활용법
1) 유
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