2-1 왜 헷갈릴까? - 상관관계와 상관계수 -
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 9 ธ.ค. 2018
- 통알못을 위한 통계튜브 - 기초편 -
통알못(통계를 알지 못하는 사람)을 위한 통계튜브 기초편입니다.
이런분들에게 적합합니다.
1. p값이 0.05보다 큰지 작은지만 말할 수 있는 분
2. 그런데 p값이 뭔지 모르는 분
3. 논문작성을 위한 통계를 아무리 들어도 어렵기만 하고 이해가 안되는 분
4. 대학원에서 통계 강의 들을 때마다 C학점을 벗어나지 못하는 분
5. 논문을 쓰려고 설문지도 돌리고 데이터도 다 코딩했는데 이제 어떻게 해야할지 모르겠는 분
6. 통계가 배우고 싶은데 아무리 공부해 봐도 어려운 증명만 나와 무슨 말인지 모르겠는 분
7. 문송한데 통계까지 죄송할까봐 아예 통계는 들여다 볼 엄두도 못 내는 분
어려운 수학 하나 없이 최대한 산수 수준에서 문송한 분들을 위한 통계 강의
개념을 이해해야 통계가 보이는데, 무조건 계산하고 풀어서 답을 맞추라고 하니 통계가 어려웠습니다
통계를 보다 쉽게 잘 이해하도록 돕기위해 만든 통계 채널입니다
통계가 왜 어려웠는지에서부터 기초적인 것들부터 시작해서 통계의 핵심을 마스터 합니다.
처음부터 차근차근 들어보세요.
통계가 쉬워집니다.
중고등학생들도 쉽게 통계를 이해하고 분석할 수 있습니다!!
빅데이터 분석을 하고 싶은데 통계를 몰라서 못하겠다고요?
여기서 부터 시작해 보세요!!
천리 길도 한 걸음부터!!
하루에 한 클립씩만 차근 차근 봅시다!!
사용 통계 소프트웨어: JAMOVI
다운로드: www.jamovi.org/download.html
#기초통계 #논문통계 #상관관계
![#통계학개론 12-1 #상관분석(1) #상관계수의개요 #공분산[자막]](http://i.ytimg.com/vi/RymrCV3K5J8/mqdefault.jpg)
![#통계학개론 12-1 #상관분석(1) #상관계수의개요 #공분산[자막]](/img/tr.png)
당신은 그저 내게 빛입니다. 돈주고 인강듣는 중에 도저히 뭔 개소리하는지 몰랐었는데 너무 쉽게 이해도 잘되게 알려주셔서 너무 감사합니다.
조금이라도 도움이 되셨다니 다행입니다 ^^
ㄹㅇ 그저 빛 그자체...
감사합니다. 통계용어가 머리에 잘 안들어 왔는데...이해가 쏙쏙 되면서 그 의미를 조금이나마 알것같습니다. 좋은강의 감사합니다.
유익한 강의 감사드립니다!
정말 유익한 강의 제작해주셔서 감사합니다. 큰 도움이 되고 있습니다.
감사합니다. 더 노력하겠습니다. ^^
최고 강의입니다
매슬라이드마다 무릎탁입니다ㅠ 이렇게 날로 배워도 되나싶을정도네요.,. 개념 희미해질때마다 또 볼려구요. 너무 감사드립니다.
감사합니다. 도움이 되신다니 저도 즐겁네요. ^^
대입논술 준비중인데 도움 많이 됐어요 감사합니다!!
어려운 통계 쉽게 설명해주셔서 감사합니다!
9:12 강의요약까지 해주시고 감사합니다
감사합니다~
저도 통계가 약한 컴공과 학생인데 정말 도움되는 강의네요
추천 많이 해서 왔는데
짱이네요
와 그래 이거지 … 와 선생님 감사합니다. 선생님처럼 강의할 수 있으면 좋겠습니다.
강의가 재미있어서 기초 강의는 다 보았습니다! 감사합니다 :)
대단하십니다. 너무 감사드립니다!!
1학년때 실험통계학 대충 듣고 C+ 나와서 재수강했는데, 또 B+ 맞고, 4학년1학기마치고 대학원 결정하고, 정말 졸업하기 위해 통계학이 필요해져서 e-class에 들어가서 보니 이전에 들은 강의자료가 열람기한이 지나버렸고, 컴퓨터에 자료도 없는 상황에서 너무나 감사합니다.
감사합니다!!!
이렇게까지 좋아해주시니 제가 더 감사하네요 ^^
세상에.. 원래 말이 느린 분인 줄 알았어요.. born to be a teacher 이십니다. 예명도 멋집니다 ^^
아... 부끄럽습니다 ^^
존나 짱
너무 감사합니다 혹시 그 다음 2-2 2-3 은 없나요? 2시리즈는 2-1 이 마지막인지요...?
상관계수 1은 양의 방향으로 100%, -1은 음의 방향으로 100%, 0은 0% 의 상관관계를 가진다고 이해해봅니다!
정말 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 그런데 재생목록에 보니 1번부터 시리즈로 있는데 이번 2번 시리즈는 찾지 못하겠습니다. 2-2. 2-3.... 계속 시청할 수 있는 방법은 없을까요?
책으로 만들어 주시면 꼭 사고 싶어요!!
r을 감마로 읽나요? 그리고 상관분석시 변수중에 같은 성분이 있으면 하나로 통합하는게 원칙인가요?
급) 혹시 대도시, 중도시, 소도시에 따라 소득의 차이가 있는지 측정하는데 적절한 통계방법이 무엇인가요???..
2-2를 기다려요 ㅜㅜ
죄송합니다 제가 뭔가 더 할까 하다가 ^^ 이렇게 남겨뒀네요 ^^ 기다리지 마시고 계속 진행하셔도 됩니다 ^^
저는 농업을 전공하는 학생인데 농업기초통계 이해를 증진시키고 실험결과에 따른 데이터를 뽑아내고 해석하는 능력을 배양하려 하는데 여기 있는 모든 강의가 필요할까요??!!(사실 저도 통계가 처음이라서요......)
@@kwanghoonlee698 네 ^^ 저도 농업통계를 알지는 못하지만 아마도 현재까지 업로드된 강의들은 분명 도움이 되실겁니다 기초적인 통계이니 어디 가든 대부분 사용 될만한 것들이라고 생각됩니다. 다만 세부전공에 따라 주로 사용하는 통계방법론이 다소 차이가 있을수 있으니 그점은 양해해주시길 바랍니다 ^^
Sapientia a Dei 그럼 2-2없이 3-1로 넘어가면 될까요?
강의 잘 들었습니다! 앞 부분에서 나오는 p값과 r값 모두 상관계수를 나타내는 변수들인가요?
p값은 확률값이고 r값은 상관계수값입니다.
6:25 반대로 점들이 x축의 직각의 형태면 y가 증가하거나 감소하거나 x가 일정하기때문에 상관관계가 0이 되는건가요?
상관관계는 방향과 힘에 대한것
각도와는 아무런 관계 없음
직선만 측정
인과 관계가 아님
안녕하세요 진심으로 많은 도움 얻고 있습니다! 늘 좋은 강의 감사드립니다. 궁금한 점이 있는데 상관관계 분석하는 논문을 봤는데 p-value도 차트에 나오더라구요. 공분산을 표준화한 게 상관관계 공식으로 알고 있는데.. 상관관계 구하는데 p-value는 왜 나오는 건가요??
네 ^^ 상관계수라는 것을 보고 상관관계를 말하는데 다소 애매해 보일수 있으나 이렇게 생각하시면 간단합니다. 상관관계가 만약 0.5가 나왔다면 이 상관관계가 우연은 아닌가??? 머 이런 의문에서 p값을 구한다고 보시는게 좋겠네요 ^^ 이걸 복잡하게 설명하면 별것도 아닌데 자칫 나락으로 떨어질 수 있어서요 ^^ 저도 처음엔 이게 참 이상해보였더랬죠 ^^
@@SapientiaaDei 안녕하세요.
너무 예전 글이라 이번에 답장을 작석하면 연락이 올지는 모르겠지만 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다.
만약에 상관계수값이 약 0.2이고 유의확률이 0.000이면, 이때는 상관관계가 없으며 이 값이 나올 우연히 나올 확률이 0% 즉, 100%확률로 상괸관계가 없다고 말해도 되는건가요?
보시면 답장 부탁 드리겠습니다(꾸벅) ㅎㅎ
@@Hoghhong 1년이 지나 도움이 될는지 모르겠으나.. 통상적으로 0.2 면 weak positive 하다고 보는 것 같습니다. 상관관계가 없다고 표현하는 것보다는 weak or almost no 정도로 표시하는 것이 맞을 것 같습니다. 유의확률 역시 0.000 이어도 사실 이 값이 정확히 0은 아닌지라 100%라고 단정하는 것은 어렵고, 통계적으로 유의하다는 표현을 쓰는 것으로 알고 있습니다.
😊
유익한 강의 감사합니다. 질문하나 드리겠습니다.
직선을 나타내는 관계에서 상관계수는, 선형 리그레션에서 b 값과 같은 것인가요?
질문을 다르게 바꾸면, 선형 리그레션에서 b 값은 상관계수인가요?
5:30 각도가 바뀌어도 상관관계(점들이 하나의 선 위에 모여있는 정도)는 다르지 않다는 설명이 나옵니다. 이때 각도(기울기)가 선형회귀분석의 회귀계수입니다. 기울기는 1보다 클 수도, -1보다 작을 수도 있지만, 상관계수는 무조건 -1과 1 사이에만 존재합니다. 상관계수는 cov(x,y)/sd(x)sd(y)지만, 회귀계수는 cov(x,y)/var(x)입니다. sd(y) 자리에 sd(x)가 들어갑니다.
기울기가 크지만 점들이 선 위에 모여있지 않고 퍼져있는 경우, 회귀계수는 크지만 상관계수는 낮게 됩니다. 상관계수는 표준오차 및 t값과 관계가 큽니다. 상관계수가 낮은 만큼 표준오차(SE)는 커지고, t값은 낮아지고, 변수의 유의도도 낮아지게 됩니다. 회귀분석의 맥락에서 이를 해석하자면 b값과 별이 뜨는지 여부는 전혀 무관하다는 얘기가 되죠. 참고로 전체 모델의 설명력을 의미하는 결정계수는 상관계수의 제곱입니다.
저도 정리차 댓글 달아봅니다.
질문 있습니다.저도 상관관계는 인과 관계가 아니다라고 배워서 외우기는 했는데, x가 증가할때 y 도 증가한다혹은 감소한다 라는것이 x가 증가 했기 때문에 y도 증가한다 감소한다 라고 말 할 수 있는것 아닌가요?
때문에 라는 말은 원인을 의미 하지만 이게 올라갈 때 저것도 올라간다는건 원인이 아닙니다. 이 두가지를 구분해야합니다.
@@SapientiaaDei 그 말씀은 원인이 xy 사이에 있는것이 아니라 외부에 있을 수도 있다는것인데 그 경우 상관관계가 존재한다는게 어떻게 성립되는건가요?
@@Live-bn5vh 논리의 문제와 현상의 문제는 다른 겁니다 아이스크림 매출이 증가할때 범죄율이 증가합니다. 이거에 대해 고민해 보시면 이해가 될겁니다. ^^
@@SapientiaaDei 아하... 이케아 판매가 많은국가일수록 노벨상을 많이탄다.. 뭐 그런 거랑 같은 맥락이군요~ 이해 되었습니다. 감사합니다^^
강의 추가하실 계획은 없으신가요 ㅠㅠ 2-1에서 끝나서 아쉽습니다...
기초적인 측면에서 어떤게 좋을까요?? 의견 주시면 반영하겠습니다 ^^
@@SapientiaaDei 확률, 기댓값 이 주제는 어떨까요~ : )
@@dong-woonghyun6277 한번 만들어보겠습니다 ^^
Sapientia a Dei 감사합니다.! : )
그럼 인과관계는 무슨 분석을 통해 알 수 있나요?^^
일반적으로는 회귀분석이 가장 쉬운 접근법이긴 합니다 ^^
2-1 밖에 없는거죠 ? 2-2 는 없는 거죠 ?
네 없습니다. 없는 이유는 한~~~참 뒤로 가시면 제가 설명합니다. ^^
2-2는 없나요? ㅠㅠ
아... 네 처음에 뭔가 고민하다가 그냥 2-1로 끝냈습니다 ^^ 2-2는 없습니다 ^^
Sapientia a Dei ㅎㅎ 아 그렇군요 감사합니당