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자료분석 및 통계활용
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< 핵심 목표 > 궁극적 목적 : 구체적 목적 : 1) 통계 분석방법 습득 1) 통계의 중요성 및 필요성 인식 !
2) 통계에 대한 자신감 고취 ! 3) 연구자의 요구 충족 및 만족도 증진 ! 구체적 목적 : 1) 통계 분석방법 습득 2) 실습 : EXCEL 및 SPSS 를 활용한 자료분석
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< 목차 > T-Test 1) Independent (sample) T-test X2 검정 ANOVA Test
2) paired (sample) T-test X2 검정 ANOVA Test Regression Correlation * 통계품질관리
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< T-test > 1) 독립표본 T-검정(independent T-test)
: 두 독립표본의 평균 차이 검정 방법 2) 대응표본 T-검정(paired T-test) : 짝 지은 두 표본의 평균 차이 검정 방법 * Excel 및 SPSS 실습
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남녀 성별에 따른 콜레스테롤 수치 (독립표본 T-검정 예제)
남자 2.8 3.6 3.4 3.8 2.9 4.5 여자 1.7 3.0 2.4 3.3 0.9 < T - 검정의 가설 > * 귀무가설 : 두 집단간에는 통계적으로 유의한 차이가 없다. * 대립가설 : 두 집단간에는 통계적으로 유의한 차이가 있다. < 엑셀에서 독립표본 T-검정은 등분산 검정을 먼저 시행함 > Ho : 두 집단간 분산은 동일하다. (등분산 가정) H1: 두 집단간 분산은 동일하지 않다. (이분산 가정)
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P >0.05 귀무 가설 채택
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결론 : 남녀 두 집단간에는 콜레스테롤 수치에 있어 통계적으로 유의한 차이가 있다.
P<0.05 이며, T 검정의 HO 가설 기각 H1 가설 채택 결론 : 남녀 두 집단간에는 콜레스테롤 수치에 있어 통계적으로 유의한 차이가 있다.
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paired sample T- test <지원자 10명에 대한 식이요법 시행전과 후의 체중>
시행 전 체중 시행 후 체중 1 75 65 2 72 60 3 68 55 4 69 56 5 61 6 58 50 7 53 8 73 9 80 10 귀무 가설 : 시행 전·후간에는 통계적으로 유의한 차이가 없다. 대립 가설 : 시행 전·후간에는 통계적으로 유의한 차이가 있다.
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P<0.05 이며, Ho 가설 기각
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결론 : 식이요법을 시행하기 전의 체중과 후의 체중간에는 통계적으로 유의한 차이가 있다.
또한, 이러한 식이요법 후에는 체중이 감소되는 효과가 있다. (시행 후의 평균값 감소)
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제 7 장 X2 검정 X2 검정의 개념 : 질적인 2변수들간의 상호관련성(또는 독립성) 을 파악하기 위해 사용
* SPSS 실습
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< 성별과 학력수준을 10명에 대해 조사 >
2 3 성별에 따라 학력수준의 차이가 있는 검정 하고자 함 성별 : 1. 남자, 2. 여자, 학력수준 : 1. 고졸 2. 대졸 3. 대학원졸이상
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학력 전체 1 2 3 성별 빈도 5 성별의 % 40.0% 60.0% 100.0% 학력의 % 66.7% 50.0% 전체 %
케이스 처리 요약 케이스 유효 결측 전체 N 퍼센트 성별 * 학력 10 100.0% .0% 학력 전체 1 2 3 성별 빈도 5 성별의 % 40.0% 60.0% 100.0% 학력의 % 66.7% 50.0% 전체 % 20.0% 30.0% 4 80.0% 33.3% 10.0% 10
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< 카이제곱 검정 결과 > 값 자유도 점근 유의확률 (양쪽검정) Pearson 카이제곱 7.333(a) 2 .026
값 자유도 점근 유의확률 (양쪽검정) Pearson 카이제곱 7.333(a) 2 .026 우도비 10.044 .007 선형 대 선형결합 3.261 1 .071 유효 케이스 수 10 a 6 셀 (100.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 1.50입니다.
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결론 : 카이제곱값은 7.3이고, p값은 0.026으로 0.05보다 작으므로, 귀무가설을 기각하여 두 변수간(성별과 학력수준)에 서로 관련성이 있다고 할 수 있다.
교차표를 통해 살펴보면, 남자는 고졸 이하 2명, 대졸 3명이고, 여자는 고졸 이하 1명, 대학원졸 이상 4명으로 나타나, 본 자료에서는 여자의 학력수준이 남자보다 높다고 할 수 있다.
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제 8 장 ANOVA 분석 분산분석의 개념 : 연속형인 종속변수(y)의 변화가 명목형인 독립변수(x)에 의해 어느 정도 영향을 받는 지 검정하고자 할 때 사용함. 분산분석의 종류 * Excel 및 SPSS 실습
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< 3가지 치료방법에 따라 환자의 치유정도 > 처리 1 방법 2 방법 3 방법
< 3가지 치료방법에 따라 환자의 치유정도 > 처리 1 방법 2 방법 3 방법 16 10 8 18 12 20 9 17 13 11 3가지 치료방법에 따라 환자의 치유정도에 차이가 있는 지 검정하고자 함. * 귀무 가설 : * 대립 가설 :
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결론: 3가지 인자들(치료방법별)의 평균과 분산이 제시되어 있으며, 1방법이 가장 치유정도가 높고, 다음이 2방법, 3방법의 순서이다.
분산분석표에서 F값과 p값 등이 산출되어져 있으며, 결과는 p값이 으로서 0.05보다 작기에, 귀무가설을 기각시킬 수 있다. 따라서, 3가지 치료방법에 따라 환자의 치유정도에 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 있다.
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제 9 장 회귀분석 회귀분석의 개념 : 종속변수(y, 결과변수)와 독립변수(x, 설명변수)가 서로 인과관계를 가질 때, 독립변수가 변화함에 따라 종속변수가 어떻게 변화하는 가를 규명하는 통계 기법, 두 변수 모두 연속이어야 함. 회귀분석의 종류 : 단순회귀분석, 다중회귀분석 * Excel 및 SPSS 실습
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가족의 지지가 재활의지에 영향을 주는 지 검정하고 함.
< 가족지지와 재활의지 정도 > 대상자 가족지지 재활의지 1 7 6 2 18 16 3 15 12 4 9 8 5 10 13 11 가족의 지지가 재활의지에 영향을 주는 지 검정하고 함. 귀무 가설 : 대립 가설 :
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결 론 : 결정계수는 0. 96으로 X값이 Y의 변동량에 96%의 아주 높은 설명력을 가지며, 추정된 회귀모형은 p값이 0
결 론 : 결정계수는 0.96으로 X값이 Y의 변동량에 96%의 아주 높은 설명력을 가지며, 추정된 회귀모형은 p값이 0.05보다 작으므로 통계적으로 유의한 모형이며, 회귀계수 X(가족지지)의 p값 역시 0.05보다 작으므로 통계적으로 유의하다. 즉, 가족지지(X)와 재활의지(Y)는 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있으며, 가족지지가 높을수록 재활의지는 높아진다.
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제 10 장 상관분석 상관분석의 개념 : 한 변수에 따른 다른 변수의 변화 정도와 방향을 예측하는 기법, 두 변수간의 상관성의 정도를 의미하는 상관계수(R)산출 상관계수(R)의 특징 * Excel 및 SPSS 실습
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* 결론 : 혈압과 맥박간의 상관관계는 0.72로 높은 양의 상관관계를 보인다.
Excel에서는 상관계수에 대한 유의확률은 나타나지 않는다.
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Reference - Café.daum.net/hcs2003
(SPSS, SAS, EXCEL을 활용한) 보건정보통계와 연구방법론, 이현경 저, 계축문화사, 2004 - Café.daum.net/hcs2003 - Café.daum.net/hcs2004
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< 통계에도 품질관리가 필요합니다. >
통계품질진단 이렇게 합니다 < 통계에도 품질관리가 필요합니다. > (통계청 품질관리과, 2004) 부교재 참고
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품질 관리(Quality Management)
: 고객이 요구하는 품질을 확보, 유지하기 위하여 조직이 품질 목표를 세우고, 이것을 합리적이고도 경제적으로 달성할 수 있도록 PDCA 사이클에 따라 수행해 나가는 모든 활동을 말함. * 통계 데이터 : 제 품 *
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< PDCA 싸이클 > Plan 계획 설정 Do 계획대로 시행 Act 수정 조치 Check 검토 및 평가
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품질진단 부문 통계 이용자 주제별 만족 통계 분석 통계환경 진단 통계 작성절차 적합성 자료수집 정확성 공표자료 충실성 통계품질
개선노력 주제별 통계 분석 통계환경 진단
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