SPSS 상관관계분석 / 상관관계분석의 개념 / 선형관계의 개념 / 상관계수의 관계 정도와 방향 / 상관계수의 해석 / 논문의 신 빡논 / 통계 분석 특강
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- เผยแพร่เมื่อ 28 ก.พ. 2022
- SPSS 상관관계분석을 세상에서 최고로 쉽게 설명해 드리는 동영상입니다. 상관관계분석의 개념, 선형관계의 개념, 상관계수의 관계 정도와 방향, SPSS로 상관관계분석을 실시하는 실습, 상관관계분석 통계표 작성 예시, 상관관계분석 결과 해석 시 유의사항 등이 함께 포함되어 있는 강의 자료입니다. 논문 작성하는 대학원생은 꼭 시청 바랍니다.
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bbaknon@naver.com
오늘도 수업 잘 들었습니다.!!
파이팅입니다.^^
진짜 개고수형님..
^^
유익한 영상 감사합니다 많은 도움받고 있습니다
혹시 하나의 변수에 대해 여러 문항이 있을 경우 그걸 평균을 내어서 하나의 변수에 대한 값을 주는 건가요? 예를 들어서 심리라는 변수에 설문 문항이 15개 정도 있을 경우.. 그걸 어떻게 하나의 숫자로 수치화할 수 있을까요..?
평균값으로 해도 되고 합계로 해도 됩니다. 다만, 여러 복잡한 이유로 평균값을 사용하는 것을 권장합니다.
안녕하세요 선생님 강의 잘 들었습니다.
제가 처리하는 데이터 관련해서 질문 드립니다.
현재 시계열 데이터들을 분석 중인데 상관관계는 0.4 ~ 0.5 수준인데 유의수준이 0.15 ~0.3 정도입니다.
유의수준이 높게 나오는 원인으로는 변수간에 끼치는 영향에 있어서 중간에 lag 텀이 있어서 유의수준이 높게 나오는 것이 아닐까 입니다.
이런 데이터들은 어떤 분석법으로 해야될 지 조언해 주실 수 있으신가요?
감사합니다.
영상 감사합니다 질문 드리고 싶은데요..
3가지 변수로 상관관계분석을 했는데 유의확률(양측)이
어떤 값이 안 나온다는 얘기인지요? 질문을 정확히 해 주셔야 답을 드릴 수 있습니다.
빡논님~~ 강의 잘 들었습니다! 오늘도 좋은 영상 감사드립니다~^^*
혹시 다중공선성의 개념이 잘 이해가 안가서 그러는데 좀 더 풀어서 설명해주실 수 있으신가요?ㅠㅠ
제가 이해하기로는 독립변수들끼리 상관성이 너무 높아서 나중에 회귀분석 하면
독립변수가 종속변수에 영향을 실제보다 더 크게 미친다고 부풀린 결과가 나타나는(?) 오류일까요?
부풀린 결과라기보다는 그 영향을 정확하게 추정하기 힘들게 만듭니다. 통계는 어떤 것을 추정하는 과학 이론 체계인데, 어떤 것을 추정하는 데 방해를 받으면 안 되잖아요. 회귀분석을 할 때 다중공선성은 회귀 계수 추정을 정밀히 수행하는 것을 방해합니다. 이 정도만 이해하시면 좋을 듯합니다. 더 이상은 알 필요가 없어요. 통계학을 전공하실 게 아니면요.^^
@@bbaknon 그렇군요 ㅎㅎㅎ 넵! 감사합니다 ^^*
영상 감사합니다..
이항로지스틱의 경우 종속변수가 범주인데..
이럴경우 독립변수와 종속변수간의 상관관계를 보려면 spss에서 어떻게 보나요
이분형 변수와 연속형 변수 간 상관관계를 분석하려면 강의에서 설명한 Pearson 계수 산출 방법이 아닌 점 양분 상관계수 산출 방법을 적용해야 합니다.
@@bbaknon 감사합니다
@@user-ix5og6yd1o 네. 열공하세요.^^
영상 감사합니다 혹시 다중 공산성 관련해서 질문드리고 싶은데 부적 0.8 이상 나와도 검사해야 되나요?
다중회귀분석을 하게 되면 무조건 다중공선성 문제가 발생하는지 여부를 분산팽창인자(VIF) 통계량을 산출해 검토해야 합니다. 이에 관한 내용은 다중회귀분석 강의 영상에서 설명 드렸으니 그 영상 참고하세요.
상관계수가 0.8 정도면 다중공선성 문제가 발생할 가능성이 약간은 있습니다. 그래도 확실히 하기 위해 분산팽창인자로 검토하세요.
감사합니다ㅜㅜ@!!
네. 열공하세요.^^
21:40 실습