HENRY

T-테스트: 집단 간의 평균차이 분석할 때 씁니다. 

< 두 가지 경우 >

1. 서로 다른 두 집단 (성별 등) 평균 차이를 분석 - 독립표본 t-test  (independent two sample t-test)

2. 같은 집단의 전후 평균 분석 - 대응표본 t-test  (Paired sample t-test)

1. 독립표본 t-test 

SPSS 메뉴 -> 분석 (Analyze) - 평균비교 (Compare means) - 독립표본 T 검정 (Independent Sample T Test)

2. 대응표본 t-test 

SPSS 메뉴 -> 분석 (Analyze) - 평균비교 (Compare means) - 대응표본 T 검정 (Paired Sample T Test)

[Example]

“A paired-samples t-test was conducted to compare the number of hours of sleep in caffeine and no caffeine conditions.”

ANCOVA 대 회귀 분석

개요:

1. ANCOVA는 통계의 특정 선형 모델입니다. 회귀 분석은 통계 도구이기도하지만 여러 회귀 모델의 포괄적 인 용어입니다. 회귀는 또한 관계의 국가 이름입니다.
2. ANCOVA는 연속 변수와 범주 변수 모두를 다루지 만 회귀는 연속 변수만을 다룹니다.
3. ANCOVA와 회귀 분석은 하나의 특정 모델 인 선형 회귀 모델을 공유합니다.
4. ANCOVA와 회귀 분석은 특수한 소프트웨어를 사용하여 실제 계산을 수행 할 수 있습니다.

ANCOVA와 회귀 분석은 통계 기법 및 도구입니다. ANCOVA와 회귀 분석은 많은 유사점을 공유하지만 서로 뚜렷한 특징을 가지고 있습니다. ANCOVA와 회귀는 둘 다 연속 예측 변수 인 공변량을 기반으로합니다.

ANCOVA는 공분산 분석의 약자입니다. 이것은 일원 분산 분석 (분산 분석)과 회귀의 변형 인 선형 회귀 분석의 조합입니다. 범주 형 변수와 연속 변수를 모두 다룹니다. 이는 다른 변수의 변동성으로 인해 하나의 변수의 분산 범위를 결정하는 특정 통계 방법입니다.

ANCOVA는 기본적으로보다 정교하고 기존 ANOVA 모델에 연속 변수를 추가 한 ANOVA입니다. ANCOVA의 다른 형태는 MANCOVA (공변량의 다변량 분석)입니다. 또한 ANCOVA는 연속적인 결과 변수와 둘 이상의 예측 변수가있는 일반 선형 모델입니다. 두 예측 변수는 연속적이고 범주 형 변수입니다.

연속 변수에서, 데이터는 정량적이며 스케일링되는 반면, 범주 형 데이터는 명목상 및 비 스케일 형으로 특징 지어진다. ANCOVA는 주로 무작위화할 수없는 요인을 제어하는 ​​데 사용되지만 실험 디자인에서는 간격 규모로 계산할 수 있지만 관찰 디자인에서는 범주 독립 항목과 간격 종속 항목 간의 관계를 변경하는 변수 효과를 지우는 데 사용됩니다. MANCOVA는 또한 회귀 모형에서 주요 기능이 범주 형 및 간격 독립형 모두에서 회귀 분석에 적합하도록하는 용도로 사용됩니다.
ANCOVA는 종속 변수가 독립 변수에 선형이어야하는 선형 회귀에 의존하는 모델입니다. 

한편, 회귀 분석은 많은 변형에서 사용할 수있는 통계 도구이기도합니다. 변종에는 선형 회귀 모델, 단순 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 비선형 회귀, 비모수 회귀, 강력한 회귀 및 단계별 회귀가 포함됩니다. 회귀는 연속 변수를 다룹니다.
회귀는 종속 변수와 독립 변수의 관계입니다. 이 모델에는 하나의 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수가 있습니다. 또한 독립 변수 중 하나의 변경으로 인한 종속 변수 값의 변경을 이해하기위한 노력이 있습니다. 이 상황에서 다른 독립 변수는 고정되어 있습니다.

회귀 분석에서 선형 회귀 분석과 다중 회귀 분석의 두 가지 기본 유형이 있습니다. 선형 회귀 분석에서, 하나의 독립 변수는 'Y'(변수가 예측하려고하는)의 결과를 설명 및 / 또는 예측하는 데 사용됩니다. 반면에, 회귀가 결과를 예측하기 위해 하나 이상의 변수를 사용하는 배수가있습니다.

선형 회귀와 선형 회귀에 대한 방정식은 다음과 같습니다. Y = a + bX + u 다중 회귀 양식은 다음과 같습니다. Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + + BtXt + u.

두 방정식 모두에서 'Y'는 예측하려고하는 변수를 나타냅니다. 'X'는 'Y'변수를 예측하는 변수 도구입니다. 'a'는 절편이고 'b'는 기울기이며 'u'는 회귀 잔차의 역할을합니다. 절편, 기울기 및 회귀 잔차는 일정하다는 점에 유의해야합니다.

회귀 분석은 지속적인 결과를 예측하고 예측하는 방법입니다. 연속 결과에 사용하는 방법이며 하나 이상의 연속 예측 변수를 기반으로합니다.

[SPSS/통계분석] 아노바(ANOVA)분산 분석 총정리!

통계를 공부하면서 가장 많이 쓰는 것이 아노바와 회귀분석인 것 같습니다. 적어도 제가 공부하는 분야는요^^ 그래서 배운 것들을 조금씩 정리해 보고자 합니다. 

어떻게 우리는 두 그룹 이상을 통계 분석에서 비교할 수 있을까?

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다중회귀분석 (Multiple Regression model)이란?

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R 스퀘어 값은 변수를 더할수록 커지지만 여러 개를 더할 수록 증가도는 감소합니다. 

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Chi-square: Analyze - Descriptive Statistics - Crosstabs - click Statistics, check Chi-square - Click Cells, check Standardized under Residuals - OK.

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주의:  sum_range 셀에 해당하는 range 의 셀이 조건과 일치하면 sum 함수가 적용됩니다.

Ex) SUMIF(A1:A3, "사과"C1:C3) = 3+7 = 10 이 되겠죠?^^ 어렵지 않죠?

다른 예를 살펴보면, 

SUMIFS 함수입니다. 

=SUMIF(A2:A6, D2, C2:C6)

A 열 중에 기준이 2000인 것을 C열에서 찾아서 더하면 됩니다.

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SUMIF 함수를 익히셨으면 COUNTIF 함수는 그냥 하시는 거죠^^

https://surfstat.anu.edu.au/surfstat-home/tables/chi.php

위 사이트에서 카이스퀘어를 쉽게 계산할 수 있습니다. 계산을 위해 자유도와 C제곱값을 알아야 합니다. 

정석으로 계산하려면 아래 사진을 참조하세요~

df(자유도) = (row-1)(column-1) = 위 표의 경우는 (3-1)2-1) = 2 입니다. 

또는 카이스퀘어 테이블을 이용해도 됩니다!!

Chi-square-table.pdf

제가 공부하는 분야에서는 (체육교육), T-test와 ANOVA를 많이 사용합니다. 처음에는 T-test 와 ANOVA 를 구분하기 어려워서 차이를 정리했었는데 정리한 것을 바탕으로 포스팅해 놓으렵니다.

쉽게 말하면 T-test와 ANOVA는 사실은 같은 방법을 사용합니다. 

분석하고자 하는 집단의 수가 T-test와 ANOVA를 결정합니다. 

T-test는 2 집단의 평균의 차이를 비교하고, ANOVA는 2 집단 이상의 평균의 차이를 비교하는데 사용합니다. 

예를 들어보자면,

1. 남자와 여자의 Physical activity level 을 비교한다고 하면, 집단(남자, 여자)로 2개이고 평균(Activity level 평균)을 비교하므로 이 경우에는 T-test를 사용해도 됩니다.  

2. 초등학교, 중학교, 고등학교 학생들의 Physical activity level 을 비교한다면, 3집단(초, 중, 고)의 평균을 비교하므로 이 경우에는 ANOVA(분산분석)를 사용합니다. 

두 가지 분석 방법(ANOVA는 T-test)들이 가지고 있는 분석 방법은 거의 비슷합니다.

또한, T-test를 하게 되면 검정 통계량 (test statistic) 은 T, ANOVA를 하게 되면 검정통계량은 F 를 이용하여 분석을 합니다. SPSS 프로그램을 사용하면 결과에 t 또는 f 값으로 나타납니다. 

아래 두 개 사진은 SPSS를 이용했을 때 얻는 결과들의 예시입니다. 

제가 언급했던 전반적인 내용을 간단하게 정리하자면 아래와 같습니다. 

                T-test               ANVOA
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      차이           2 집단 평균비교     3집단이상 평균비교
            검정통계량                T                     F                
    제시통계량         평균, 표준편차       평균, 표준편차    
                                      사후검정 결과 

실제 데이터를 이용하면 이해하는 데 더 도움이 될 것 같습니다. 도움이 되셨길!!!

항상 엑셀 틀고정하는 방법은 자주 쓰는데 자주 잊어버리기도 하죠! 

바로 본론으로! 쉽고 빠르게 틀고정을 해봅시다. 일단 틀고정 메뉴를 찾아야죠! 

1. 보기 메뉴에 보시면 틀고정 메뉴가 아래 사진처럼 보이시죠?

2. 틀고정을 클릭해 보시면 세 가지 메뉴가 나옵니다. 보통 첫행 고정을 많이 쓰지만 오늘은 특정 셀부분을 고정해보겠습니다.

3. 일단 한글 메뉴를 알았으니 연습은 영어메뉴에서 해볼까요? '틀고정' 선택 후 과정은 똑같아요! 일단 데이터를 간단하게 아래와 같이 만들었어요! 

4. 영어 메뉴에서는 Window - Freeze Panes 메뉴가 틀고정 메뉴입니다.

5. 아래 그림처럼 레이아웃 창에서 Window-Freeze Panes 메뉴를 찾을 수도 있어요!

6. 이제 메뉴를 찾았으니 셀 위에서 어디를 클릭하느냐가 가장 중요! 

아래 그림을 유심히 보시면 틀 고정 선택 후 가로 세로로 약간 굵은 선이 보이시죠? 틀 고정이 지정이 된 겁니다. 제가 어디를 클릭했는지도 보이시죠? E7 셀을 클릭을 했는데요. 왼쪽 번호열과 타이틀이 있는 행을 고정을 하려면 저 부분을 클릭해야 합니다. 항상 행과 열이 겹치는 부분이라 생각해서 '번호'가 적혀진 셀을 클릭했다가 틀리는 경우가 많으니 유의하세요!

7. 아래 사진은 틀고정 후 아래로 스크롤해본 건데요. 왼쪽 행을 보시면 행 번호가 6에서 27로 바뀌었죠? 바로 6번 행에서 틀 고정이 되서 '번호', '날짜', '데이터' 가 적힌 행을 항상 볼 수 있게 된 겁니다. 오른쪽으로 데이터를 이동하면 D 열이 고정이 되서 번호 열은 항상 보입니다.

8. 혹시 틀 고정을 잘 못해서 다시 고치려면 다시 같은 메뉴로 가서 틀고정을 해제하시면 됩니다. 

이상 간단 엑셀팁 틀고정하기였습니다!