SPSS 통계 이용방법 가이드: 29일차 - 고급 통계 프로젝트 완성

SPSS 통계 이용방법 가이드: 29일차 - 고급 통계 프로젝트 완성

29일차에서는 지금까지 학습한 SPSS의 기능을 활용하여 실제 프로젝트를 완성하는 과정을 다룹니다. 데이터를 통합하고, 다양한 통계 기법을 적용하며, 시각화와 보고서를 통해 결과를 효과적으로 전달하는 실습을 진행하겠습니다.

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1. 프로젝트 목표: 제품 만족도와 재구매 의도 분석

분석 주제:

• 목표:
  • 제품 만족도와 재구매 의도의 관계를 분석하고, 고객 세그먼트별 차이를 비교.
• 데이터 구성:
  • 고객 데이터:
    • Age: 고객 나이
    • Income: 월 소득
    • Gender: 성별 (Male, Female)
  • 만족도 데이터:
    • Satisfaction: 제품 만족도 (1~5점 척도)
    • Recommendation: 제품 추천 의도 (1~5점 척도)
  • 구매 데이터:
    • Purchase_Intent: 재구매 의도 (0 = 의도 없음, 1 = 의도 있음)
    • Purchase_Channel: 구매 채널 (온라인, 오프라인)

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2. 데이터 탐색 및 전처리

A. 데이터 탐색:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies를 클릭합니다.
2. 주요 변수(Age, Income, Satisfaction, Purchase_Intent)의 분포와 누락된 데이터를 확인합니다.

B. 결측치 처리:

1. 결측치를 평균값으로 대체:
   • 메뉴에서 Transform > Replace Missing Values를 선택합니다.
2. 결측치 비율이 높은 변수는 분석에서 제외합니다.

C. 이상치 탐지:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Explore를 클릭합니다.
2. Boxplot을 통해 이상치를 확인하고, 극단적인 값은 제거 또는 Winsorization을 적용합니다.

D. 변수 변환:

1. 범주형 변수(Gender, Purchase_Channel)를 더미 변수로 변환합니다.
   • 메뉴에서 Transform > Create Dummy Variables를 클릭합니다.

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3. 주요 분석 1: 만족도와 재구매 의도의 관계

A. 로지스틱 회귀 분석 실행:

1. 메뉴에서 Analyze > Regression > Binary Logistic를 클릭합니다.
2. 종속 변수: Purchase_Intent(재구매 의도).
3. 독립 변수: Satisfaction, Recommendation, Age, Income.
4. "OK"를 클릭하여 분석을 실행합니다.

B. 결과 해석:

1. Omnibus Test of Model Coefficients:
   • p < 0.05이면 모델이 유의미함을 나타냄.
2. Exp(B):
   • 제품 만족도(Satisfaction)의 Exp(B) = 1.6 → 만족도가 1점 증가할 때 재구매 의도 확률이 60% 증가.
3. Classification Table:
   • 모델의 분류 정확도를 확인(예: 정확도 85%).

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4. 주요 분석 2: 세그먼트별 만족도 비교 (ANOVA)

A. 일원 분산 분석(ANOVA) 실행:

1. 메뉴에서 Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA를 클릭합니다.
2. 종속 변수: Satisfaction(만족도).
3. 요인 변수: Purchase_Channel(구매 채널).
4. "OK"를 클릭하여 분석을 실행합니다.

B. 결과 해석:

1. F-값과 p-값:
   • p < 0.05라면 구매 채널에 따른 만족도 차이가 유의미함.
2. Post Hoc Tests:
   • Tukey HSD 테스트를 통해 채널 간 차이를 구체적으로 비교.
   • 예: 오프라인 구매 만족도가 온라인 구매보다 유의미하게 높음.

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5. 주요 분석 3: 변수 간 관계 시각화

A. 만족도와 추천 의도 간 관계:

1. 메뉴에서 Graphs > Scatter/Dot을 클릭합니다.
2. X축: Satisfaction, Y축: Recommendation.
3. "OK"를 클릭하여 산점도를 생성합니다.
4. 결과: 만족도가 높을수록 추천 의도도 상승하는 패턴 확인.

B. 재구매 의도 분포 시각화:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Bar Chart:
   • X축: Purchase_Channel, Y축: Purchase_Intent 비율.
3. "OK"를 클릭하여 채널별 재구매 의도를 시각화합니다.

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6. 결과 요약 및 인사이트 도출

A. 주요 결과:

1. 만족도와 재구매 의도:
   • 만족도와 추천 의도가 재구매 의도에 유의미한 영향을 미침(Exp(B) > 1).
2. 구매 채널별 만족도 차이:
   • 오프라인 구매 만족도가 온라인 구매보다 높음.
3. 시각적 분석:
   • 만족도가 높을수록 추천 의도가 상승하며, 추천 의도가 높을수록 재구매 확률 증가.

B. 비즈니스 인사이트:

1. 마케팅 전략:
   • 만족도가 낮은 온라인 고객을 위한 고객 서비스 개선 필요.
2. 제품 개선:
   • 추천 의도를 높이기 위해 제품의 품질과 사용 편의성을 강화.
3. 구매 채널 최적화:
   • 오프라인 구매 채널의 강점을 마케팅에 활용.

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7. 최종 보고서 작성 팁

A. 핵심 내용 요약:

1. 연구 목적 및 데이터 설명.
2. 주요 분석 결과 요약(로지스틱 회귀, ANOVA, 시각화 결과).
3. 실질적인 인사이트와 권장 사항 제시.

B. 시각화 포함:

• 산점도, 바 차트, 분산 분석 결과 등을 포함하여 데이터를 시각적으로 전달.

C. 제안사항 정리:

1. 고객 만족도를 높이기 위한 실질적인 전략.
2. 재구매 의도를 강화하기 위한 방안.

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8. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 데이터를 통합하고, 전처리를 완료하세요.
2. 로지스틱 회귀 및 ANOVA를 활용하여 주요 변수를 분석하세요.
3. 시각화를 통해 결과를 직관적으로 표현하고, 보고서를 작성하세요.

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9. 마무리

고급 통계 프로젝트를 완성하기 위해 데이터를 통합적으로 분석하고, 시각화 및 보고서 작성까지 이어지는 전 과정을 실습했습니다. 30일차에서는 완성된 프로젝트 리뷰 및 최종 마무리를 진행합니다.

질문이나 도움이 필요하다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.