평균 차이 검정

집단간 평균차이 검정
eg : 평균검정(t-test), ANOVA, ANCOVA, MANOVA

1. t-Test

1.1. One sample T test

하나의 집단의 평균이 얼마인지를 검정(eg. 베스킨 라빈스 A파인트컵 30개)

1.2. Independent Sample T test

두 집단간의 차이가 있는지 비교

1.3. Paired Sample T test

하나의 집단이지만 사건 전/후로 나누어서 비교 (eg. 다이어트 효과)

2. ANOVA

2.1. One way ANOVA

한 개의 집단 구분변수
Independent Sample T test의 확장(2 -> 3개)

2.2. Two way ANOVA

두 개의 집단 구분 변수를 동시에 비교
One Sample T Test 두번하는것과 다른점은 2-way Anova는 상호 작용을 고려 할수 있음

2.3. Repeated Measures ANOVA

집단이 세 개이면서 반복 측정
Paired Sample T test의 확장

2.4. Two way repeated Measured ANOVA

시간을 전/후로 나누어서 측정

그룹과 변수는 다름, Way는 변수의 갯수를 의미 함, 그룹은 많아도 됨

변수 = 온도, 그룹은 1000도, 2000도, 3000도

Three way, Four way 도 있음

관계 검정

변수화 변수의 관계를 검정
eg: 상관분석, 회귀분석, 교차분석, 정분상관분석, 로지스틱회귀

1. 상관분석(Correlation Test)

연속 변수 + 연속 변수
상관 관계 : 두 변수가 서로 동등한 입장에서 관계를 분석 (원인-결과 관계 아님)
1:1로 관계를 봄, 여러개일 경우 하나씩(토너먼트형식) 비교
- 여러개일 경우 한번에 모두 비교하면 회귀분석(단, 원인/결과관계시)
eg: 키가 크면 몸무게가 많이 나간다.

평상관분석(Parial Correlation) : 중간에 다른 변수의 영향력이 있을 때 이를 통제

2. 회귀분석(Regression)

연속 변수 + 연속 변수
인과관계 : 하나의 변수가 원인 되어 다른 변수에 영향을 미치는 관계 (원인-결과 관계)

2.1. Multiple Linear Regression

2.2. Logistic Regression

2.3. Hierarchical Regression

조절 효과
간접적 영향을 미치는 경우

2.4. Structural Equation model

3.교차분석(test)

질적분석 + 질적 변수
카이스퀘어 분석

3. 신뢰도와 타당도

신뢰도 분석, 요인분석

4. 기타

군집분석, 다차원척도법, 생존분석, 데이터 마이닝 기법

참고 : 이상철의 Youtube 강의

데이터 속성에 따른 분석 기법 선택

검정 통계량(test Statistics)을 이용해 가설의 검증 시행
대표적인 검정 통계량 : 스튜던트 t, 피셔의F, 피어슨의 카이제곱
p값은 검정 통계량의 크기에 대한 개념

	연속형	연속형(서열형)	명목형(이분변수)	명목형(수준3이상)
연속형	Pearson's R		Point-Biserial(양분상관계수)
연속형(서열형)		Spearman’s rho/Kendall’s rau
명목형(이분변수)			Cramer’s phi
명목형(수준3이상)				Goodman, Kruskal’s lambda

정규성 여부에 따른 분석 기법 선택

정규성 검증 방법 = 데이터가 10~30이면 Kolmogorov-Smirnov test & Shapiro-Wilk test

표본수가 30이 넘으면 정규분포를 따른다고 가정
표본수가 10 미만이면 정규분포를 따르지 않는다고 가정 그래프를 이용한 정규성 검증 : 분위수 -분위수 플롯(Q-Q plot)
정규성 = 직선의 형태
비정규성 = 비선형, S, 바나나 모양 왜도 / 첨도를 이용한 정규성 검증
왜도 : 좌우로 치우침, 0, skwe()함수 사용
첨도 : 윗부분이 뾰족한가, 0,

모수적 방법

정규성 따를 경우
일반적으로 데이터가 많은면(=모수) 중심극한정리에 위해 정규분포를 따름

비모수적 방법

정규분포를 따르지 않거나 , 10명 미만의 소규모
순위척도(계열상관) - 시계열 분석

t 검정

두 집단 간 평균 차이가 있는 여부 검정
독립표집
종속 표집

카이제곱 검정

카이제곱 확률 분포를 활용하는 기법

요인분석

여러 변인으로 구성된 측정도구의 내용을 몇 개의 요인으로 줄이거나 여러 변인들간의 상호관계를 파악하기 위한 통계적 기법

탐색적 요인분석(EFA)

Exploratory factor analysis
귀납적 접근 방법
아직 밝혀 지지 않은 요인을 탐색하기 위해 경험적 자료를 이용하여 요인을 찾아가는 과정

확인 요인분석(CFA)

Confirmatory factor analysis
연역적 접근 방법
이론적으로 밝혀진 요인을 실제자료를 활용하여 확인할 수 있는지 밝히는 과정

상관분석

두변인 간 직선적인 관련 정보를 나타내는 상관계수(correlation coefficient)를 이용하여 분석

단순 회귀분석

독립변인과 종속 변인이 각각 하나씩인 경우

다중 회귀분석

독립변인이 2개 이상, 종속변인이 하나인 경우

변량 분석(분산분석, ANOVA, F검정)

Analysis of variance
두개 이상의 집단에서 얻어진 평균치들의 차이가 전집의 본질적 차이에 의한 것인지, 표집에 따른 우연한 차이인지를 검정

일원 변량분석(One-way ANOVA)

연구 집단이 3개 이상일 경우, 집단 간 평균차이 여부 검정

다원 변량분석(Three-way ANOVA)

독립변인이 2개 이상일 경우에 각 독립변인을 이루는 집단간 차이검정(주 효과분석)
독립변인들 간 상호작용 효과 검정
- 이원변량 분석 : 독립변인 2개
- 삼원변량 분석 : 독립변인 3개

공변량분석(ANCOVA)

Analysis of covariance
특정 독립변인을 이용하여 이질적인 집단을 통계적으로 돌질(??)화한 다음 그 독립변인을 제외한 변인의 집단간 평균 차이를 검정
이질 집단을 사전검사 점수를 이용하여 돌질(??)화한 다음 집단 간 평균차이 검정

다변량분석(Unvariate ANOVA)

종속변인 1개
일원 분량 분석
다원 변량 분석

다변량분석(MANOVA)

Multivariate analysis of variance
종속변인 2개 이상 이론 : http://jindog2929.blog.me/10121270996 실습 : http://jindog2929.blog.me/10099389583 http://egloos.zum.com/zaduplum/v/1935095 http://blog.naver.com/gracestock_1/120200450793 R commander : http://blog.naver.com/medicalstat/110169894552

[별첨]

|비교군|목적|방법|함수| |-|-|-|-| |1표본|평균값||| | |표본의 평균과 모집단 평균의 유의성||| | |평균 추정치의 불확실성 수준||| |2표본 |두 분산의 비교|피셔의 F검정|var.test| | |(정규성)두 표본의 비교|스튜던트 T검정|t.test| | |(비정규성)두 표본의 비교|윌콕스 검정|wilcox.test| | |두 비율의 비교|이항검정|prop.test| | |두 변수의 상관성|피어슨 or 스피어만상관|cor.test| | |독립성 검정|카이제곱 분활표|chisq.test| | |(작은)표본의 상관성|피셔의 정확 검정|fisher.test| |3+표본||사후분석, 일원배치분산분석||