도시락

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, 이전 포스팅에 이어서 "Sobel Test"에 대해 진행하겠습니다 Sobel Test 매개효과를 검정하는 검정법 중 하나입니다. 일반적으로 Baron & Kenny의 방법론의 결과와 함께 제시합니다. quantpsy.org/sobel/sobel Interactive Mediation Tests © 2010-2021, Kristopher J. Preacher Calculation for the Sobel test: An interactive calculation tool for mediation tests Kristopher J. Preacher (Vanderbilt University) Geoffrey J. Leonardelli (University of..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번에도 이전 포스팅에 이어서 진행합니다. lunch-box.tistory.com/118 [내가 하는 통계 분석] 회귀분석(2). 변수 선택법, 로그 변환 in R 안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 저번에 이어 이번 포스팅도 "회귀분석"입니다. lunch-box.tistory.com/114 [내가 하는 통계 분석] 회귀분석(Regression) in R 안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스 lunch-box.tistory.com 이번에는 독립 변수의 고차항과 상호작용항을 추가해서 모형의 성능을 올려볼겁니다. 개요 고차항이란?? 말그대로 차수가 높은 항입니다. 어떤 독립변수 $X$가 있다면, $X^k$인 독립변수를 추가하는 것입니다. 상호작용항이란?? 영어로는 in..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 저번에 이어 이번 포스팅도 "회귀분석"입니다. lunch-box.tistory.com/114 [내가 하는 통계 분석] 회귀분석(Regression) in R 안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, R을 이용한 "회귀분석"입니다. 회귀분석은 너무 유명해서 이미 참고할만한 도서, 블로그 등 좋은 자료가 충분하다고 생각합니다. 이론은 충분 lunch-box.tistory.com 이전 포스팅에서는 그냥 변수 3개를 모두 넣은 모형을 만드는 것으로 마무리를 했었는데요. 이번에는 변수 선택과 변환에 대해서 간략하게 진행해보겠습니다. 개요 변수 선택이란?? 회귀분석을 이용해 독립 변수와 종속 변수에 관한 함수를 만들었을 때, 종속 변수를 설명하는데 도움이 안 되는 독립 변..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, R을 이용한 "회귀분석"입니다. 회귀분석은 너무 유명해서 이미 참고할만한 도서, 블로그 등 좋은 자료가 충분하다고 생각합니다. 이론은 충분하니까 저는 최대한 풀어서 쓰도록 하겠습니다. 개요 회귀분석이란? 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 가장 잘 나타내는 함수를 만드는 것입니다. 회귀분석을 통해 적절한 함수를 만들 수 있다면, 1) 독립 변수만으로도 종속변수를 예측할 수 있고, 2) 독립 변수가 종속 변수에 어떤 영향을 끼치는지 설명할 수 있습니다. 가정 회귀분석의 가정은 총 4가지가 있습니다. 1) 선형성 : 독립 변수와 종속 변수는 선형 관계를 가진다. 2) 등분산성 : 잔차의 분산이 동일하다. 3) 정규성 : 잔차는 정규성을 가진다. 4) 독립성 ..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 "스피어만 상관 계수"와 "켄달 타우 계수"입니다. 피어슨 상관 계수처럼 두 변수 간 상관 관계를 나타내는 수치이지만, 피어슨 상관 계수와는 다르게 두 변수를 순서형 변수로 취급합니다. 이 때문에 피어슨 상관 관계의 가정보다 비교적 완화된 가정을 가지고 있습니다. 따라서, 피어슨 상관 계수의 가정을 충족시키지 못 할 때, 해당 분석으로 대체할 수도 있습니다. 개요 스피어만 상관 계수와 켄달 타우 계수란?? 두 변수의 상관 관계를 계량화한 수치입니다. 결과값은 -1 ~ 1 사이의 값이며, 양의 상관 관계가 있을수록 1에 가깝고, 음의 상관 관계가 있을수록 -1에 가깝습니다. 또한, 상관 관계가 없을수록 0에 가깝습니다. 피어슨 상관 계수와..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 "피어슨 상관 계수"입니다. 개요 피어슨 상관 계수란?? 두 변수의 선형 상관 관계를 계량화한 수치입니다. 결과값은 -1 ~ 1 사이의 값이며, 양의 상관 관계가 있을수록 1에 가깝고, 음의 상관 관계가 있을수록 -1에 가깝습니다. 또한, 상관 관계가 없을수록 0에 가깝습니다. 가정 1. 두 변수는 연속형 변수이다. 2. 두 변수는 정규분포를 따른다. (간혹 한 변수만 정규분포를 따라도 된다고는 하지만, 이론적으로는 두 변수 모두 정규분포를 따라야합니다.) 3. 두 변수는 선형 관계를 가진다. 위의 가정 외에도 신경 써야하는 부분이 있습니다. 바로 이상치입니다. 극단적으로 값이 크거나 작은 경우가 포함되어 있으면 결과가 왜곡될 수 있습니..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 "정확 맥니마 검정"입니다. 사실 exact McNemar test로 표기하는 것이 맞는지는 잘 모르겠네요. 카이제곱 검정에서 빈도가 적을 때, 피셔의 정확 검정을 사용하는 것처럼 McNemar test에서도 빈도가 적을 때, exact p-value를 확인하는 것이 적절합니다. 해당 포스팅에서는 exact McNemar test로 표현하도록 하겠습니다. 개요 정확 맥니마 검정이란?? 2x2 빈도표에서 사용합니다. 표본이 독립이 아닐 때(=대응표본일 때), 맥니마 검정을 사용하는데, 이 때, 빈도가 적다면 정확 검정을 통한 p-value를 확인합니다. 이를 이번 포스팅에서는 정확 맥니마 검정이라고 표현하도록 하겠습니다. 가정 1. 표본이..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 "맥니마 검정"입니다. 개요 맥니마 검정이란?? 2x2 빈도표에서 사용합니다. 표본이 독립이 아닐 때(=대응표본일 때), 사용하는 검정입니다. 가정 1. 표본이 대응 표본이다. (표본들이 독립이 아님.) 2. 아래의 빈도표 기준으로 b + c > 25이어야 한다. 가설 귀무가설 : $ p_b = p_c $ 대립가설 : $ p_b \neq p_c $ 만약 귀무가설이 참이라면, b = c 입니다. 그렇게 되면, Test 1 negative와 Test 2 Negative가 동일해지고, Test 1 positive와 Test 2 positive가 동일해집니다. 따라서, 귀무가설을 기각한다는 것은 Test 1과 Test 2가 차이가 난다는 것을 ..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 "피셔의 정확 검정"입니다. 개요 피셔의 정확 검정이란?? 카이제곱 검정에서 기대 빈도 가정이 충족되지 못 할 때 사용하는 검정법 편하게 생각하시려면, 표본 수가 적을 때 사용하는 카이제곱 검정이라고 생각할 수 있습니다. 가정 1. 독립성 가정(한 명의 대상에게서 하나의 결과값을 얻어야 함) 가설 귀무가설 : 두 변수는 서로 독립적이다. (=연관이 없다.) 대립가설 : 두 변수는 서로 독립적이지 않다. (=연관이 있다.) 보통 카이제곱 검정을 하고 싶으나, 기대 빈도 가정을 만족하지 못 할 때 사용하는 검정법입니다. 따라서, 전체적인 흐름이나 해석은 카이제곱과 동일하게 하시면 됩니다. 다른 점은 기대 빈도 가정이 충족되지 않았다는 점입니..

안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 "카이제곱 검정"입니다. 개요 카이제곱 검정이란?? 주로 2개의 명목형 변수를 대상으로 연관성에 대해 검정을 할 때 사용합니다. 가정 1. 독립성 가정(한 명의 대상에게서 하나의 결과값을 얻어야 함) 2. 기대 빈도가 5미만인 셀은 전체 셀의 20% 미만이어야 한다. 가설 귀무가설 : 두 변수는 서로 독립적이다. (=연관이 없다.) 대립가설 : 두 변수는 서로 독립적이지 않다. (=연관이 있다.) 독립적이다, 독립적이지 않다의 느낌이 잘 오지 않을텐데요, X가 1이든 2든... Y가 1, 2, 3 중 어떤 값이 되는지와 무관하다면 서로 독립이라고 할 수 있습니다. 만약 독립이라면, 아래 그림과 같은 형태가 됩니다. X가 어떤 값이든 무관..