วีดีโอ

자유도는 정보의 갯수이죠. 공분산행렬(또는 상관행렬)을 이용하니까 행렬이 11x11행렬니아 121개 정보가 있는 것 같지만 행렬이 대각선대칭이니까 실제 정보는 (1+ 2+ .. + 11)개 즉 66개입니다. 여기서 추정값을 구할 때 마다 정보하나씩 잃는데 추정하는 값이 오차항 분산, 경로계수, 요인분산, 요인코베리에이트 등(원래 그림에 있는 숫자말고 실행 후 추가된 숫자가 모두 추정값) 모두 25개입니다. 원래 정보갯수에서 추정된 값 수를 빼줘서 66-25=41입니다. 추가적으로 모형 적합도를 높이기 위해 어딘가 코베리에이트 하나를 설정한다면 추정값이 하나 느니까 저유도는 또 하나가 줄겠죠.

붓스트랩은 표본통계량의 분포를 알기 위한 기법입니다. 예를 들어 17표본을 이용해서 표본평균의 분포를 알고싶을 떄 쓰는거죠. 모집단의 범위(?)는 17개 표본의 (최대값-최소값)으로 계산될 뿐입니다. 그리고 붓스트랩 히스토그램은 SPSS로 얻을 수 없습니다. 그래서 파이썬 코드를 자세히 설명한 것인데... 행운을 빕니다.

@@easy_statistics 선생님, 답변 감사합니다. 제가 코딩을 할 줄 몰라 일단 파이썬이나 R프로그램을 이용하지 못하였습니다. 때문에 엑셀에서 무작위 표본 추출을 여러 번 돌려 SPSS로 히스토그램을 산출하였습니다.(맞는지 모르겠네요..ㅎ) 이번에 붓스트랩 공부하면서 통계에 많은 흥미를 느꼈는데 추후 코딩언어를 배워 전문프로그램을 돌려보면 재밌겠다고 생각합니다. 빠르고 친절한 답변 감사합니다.

실제로 계산이 복잡해서 제가 조금 각색한 것입니다. 당시 가정폭력을 당한여자가 살해를 당했을 때 남편이 범인일 확률이 0.8 정도 나오다는 계산을 이용해 교집합사건(가정폭력+살해당함)의 조건부확률은 설명하기 좀 어려울 거 같아 단순화 시킨겁니다. 정확한 계산은 많은 문헌에 나오는데 여기를 참고하시기 바랍니다. www2.thu.edu.tw/~wenwei/Courses/probability/prob2.4.pdf

예. 맞습니다~~

답변 감사드립니다 ^^ 덕분에 통계를 훨씬 쉽게 이해하고 있습니다

감사합니다. 제가 찾아보니까 일반화가능도 관련 영상이 많진않네요. 좀 어려운 개념이라 아니 수식이 복잡한지 서적에도 오자가 많아서 할 수 없이 원서를 구매 공부했던 옛기억이 나네요. 교육학쪽에서는 사용하지만 경영학분야에서는 잘 사용되지않고있어서 저도 아직 관련영상을 만들 생각을 못하고 있습니다. 단지 제가 요즘 어떤 문제에 봉착해 해결책을 강구하고있었는데 독자님의 댓글을 보고 분산을 분해하는 기법으로 해결하면 어떨까하는 아이디어를 얻게 되었습니다. 고맙습니다.

약간 혼란스런 질문입니다. 보통 종속변수는 하나의 변수인데... 종속변수가 여러개인 경우에는 주성분 분석으로 분석하고요. 아마도 내생변인, 외생변인을 종속변수, 독립변수로 표현하신걸로 추측합니다. 내생변인에 해당하는 변수들과 외생변인에 해당하는 변수들을 따로 요인분석하는 것이 원칙입니다. 그런데 이것이 내생변인에 해당되고 이변수가 외생변인에 해당된다 이런걸 안다는 것은 과거에 연구가 되어있는 것이기 때문에 EFA보다는 CFA를 권장합니다. 확인적요인분석 영상을 확인해주세요.

@@easy_statistics 친절한 설명 너무 감사합니다.

correl함수로 계산한 값과 데이터분석 결과값은 동일합니다. 만약 그렇지 않다면 자리수를 맞춰보시명 동일할 겁니다. 손으로 구한 값은 ... 당연히 중간중간 반올림 하면서 구한거니까 엑셀보다는 정확한 값은 아니겠죠.ㅎ

알려주셔서 감사합니다 :)

고맙습니다. 시간이 되면 만들어보겠습니다

감사합니다. 교수님이 저희 교수님이었더라면… ㅠㅠ

알파값을 0.05로 주면 신뢰구간 구할 때 양쪽 0.025씩 골합니다. 이결과는 5%유의수준의 양측검정과 결과가 일치합니다.

아 가설검정이 아닌 신뢰구간은 양측 단측 나누는 게 아니라 당연히 양쪽으로 구해야 하니 당연히 오차를 양쪽으로 나눠서 계산해주겠군요! 감사합니다

제가 자세한 상황을 몰라 답변하기는 어렵지만 Analysis Properties에서 output 탭에 standardized estimates에 체크를 없애보시기바랍니다.

HTMT는 타당성을 체크하는 거니까 경로모형(causal model)을 잡은 상태에서는 구할 수 없고 확인적요인분석 모형에서 계산 가능합니다

10개를 뽑아서 평균을 구하는 작업을 100번쯤 한다면 좌우대칭이 안될 수도 있겠죠. 그런데 영상에선 이런 작업을 10만번을 했으니 거의 완벽히 좌우대칭이 되는겁니다😅

오랜만에 질문 반갑습니다. 답은 의미없습니다. 명목변수는 기초통계량으로 빈도수만 구해줍니다. 그런데 가끔 연구에 포함된 변수를 기계적으로 평균, 표준편차, 표준오차 다 구해서 논문에 실다보면 명목변수에도 평균이나 표준편차, 표준오차 등을 적는 경우가 있는데 매우 부적절한 겁니다. 그런 틀린 행동은 그 논문으로 공부하는 후배들로 하여금 쓸데없는 고민을 하게 만들 뿐이죠. ㅎㅎ

엑셀을 이용한 통계학 -이기훈 자유아카데미 www.yes24.com/Product/Goods/117860807

아직 만들지 못했습니다. 이번 겨울방학때 꼭 만들 결심 입니다

@@easy_statistics 아..네~! 손꼽아 기다리고 있겠습니다.🙏🙏

@@Tourist91 드디어 올렸습니다~😀

예 질문내용으로는 상관계수를 구하시면 됩니다. 그런데 두 지점에서 반복측정하였을 텐데 그것이 시간간격(분, 시, 일, 월 등)에 따라 어떨지는 여러번 반복해보셔야할 것 같습니다. 12-1에서 제가 강조했듯이 상관분석은 어떤 결론을 내리는 최종분석단계가 아니므로 사용에 유의하시기 바랍니다.

@@easy_statistics 교수님, 조금 혼동스러워서 재질문드립니다. 예를들어, 두 지점 A, B의 1월1일 01시~24시까지 년/월/일/시/기온값인 엑셀값이 있습니다. 하루동안 두 지점의 기온값 사이의 상관계수를 구하였으며, 다음의 수식으로 유의확률[=T.TEST(A1:A24, B1:B24, 2, 1)]을 계산하는 방법이 맞다고 생각되는데, 맞는 걸까요?

@@ryu_vlog 알고자 하는 내용이 무엇일까요 1. 두 장소의 기온이 연관이 있다. 같이 높아지고 같이 낮아진다. 상관분석. 그런데 데이터가 단지 하루치라면 새벽에 낮고 낮에 높을테니 상관계수 대체로 높게 나오겠죠. 어떤 장소를 뽑더라도. 2. 두 장소의 평균기온이 같은지 알고싶다. 평균비교 t검정. 분산이 같은지 등분산검정 먼저하고요

@@easy_statistics 1. A지점과 B지점의 기온이 연관이 있는지 보고자 합니다. 일반적으로 상관계수(전반적으로 높은)를 구하고, 이 상관계수가 유의한지 확인하려고 유의확률을 구하고 싶습니다. 2. 2번으로 말씀하신 것은 단순히 평균 기온이 같은지 아닌지를 확인하려면 F검정(등분산 또는 이분산)을 실시하고 t검정을 실시해야한다는 것이군요!

@@ryu_vlog 굿굿굿~~

상관계수가 0.8이상으로 높지 않다면 포함해도 됩니다. 뒷부분에서도 설명했지만 정확한 판단을 위해 VIF를 계산해보세요. 중급통계학에도 회귀분석 영상이 있는데 SPSS에서는 쉽게 구할 수 있습니다.