일시 : , (PM) 6:30-10:30 장소 : 삼성암센터 (지하1층 세미나실2)

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1 일시 : 2009.03.31, (PM) 6:30-10:30 장소 : 삼성암센터 (지하1층 세미나실2)
SPSS 10.0 활용하기 (통계지원팀) 일시 : , (PM) 6:30-10:30 장소 : 삼성암센터 (지하1층 세미나실2)

2 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 기술통계 산출 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

3 SPSS 구동 및 DATA 변환 초기 화면 데이터 입력 및 파일 열기 변수 정의 데이터 변환

4 SPSS 구동 및 DATA 변환 SPSS 초기 화면(데이터 보기)

5 SPSS 구동 및 DATA 변환 SPSS 초기 화면(변수보기)

6 SPSS 구동 및 DATA 변환 초기 화면 데이터 입력 및 파일 열기 변수 정의 데이터 변환

7 - 통증환자 20명으로 부터 성별(남, 여)과 통증 상태(심함, 보통, 경미함)를 조사한 자료
SPSS 구동 및 DATA 변환 예제 - 통증환자 20명으로 부터 성별(남, 여)과 통증 상태(심함, 보통, 경미함)를 조사한 자료

8 데이터 입력하기(***.sav) 데이터보기 창 -> 직접 자료 입력 변수보기 창 -> 변수이름 및 속성 입력
SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 입력하기(***.sav) 데이터보기 창 -> 직접 자료 입력 변수보기 창 -> 변수이름 및 속성 입력

9 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

10 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

11 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

12 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

13 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

14 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

15 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

16 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

17 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

18 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.txt)

19 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.xls)

20 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.xls)

21 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 파일 열기(***.xls)

22 SPSS 구동 및 DATA 변환 초기 화면 데이터 입력 및 파일 열기 변수 정의 데이터 변환

23 SPSS 구동 및 DATA 변환 변수 정의

24 SPSS 구동 및 DATA 변환 변수 정의

25 SPSS 구동 및 DATA 변환 변수 정의

26 SPSS 구동 및 DATA 변환 초기 화면 데이터 입력 및 파일 열기 변수 정의 데이터 변환

27 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석
SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석

28 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경

29 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경

30 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경

31 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경

32 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경

33 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석
SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석

34 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -다른 변수로 코딩 변경

35 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -다른 변수로 코딩 변경

36 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -다른 변수로 코딩 변경

37 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -다른 변수로 코딩 변경

38 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -다른 변수로 코딩 변경

39 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석
SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석

40 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -변수 계산

41 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -변수 계산

42 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -변수 계산

43 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -변수 계산

44 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -변수 계산

45 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석
SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석

46 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -데이터 정렬

47 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -데이터 정렬

48 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -데이터 정렬

49 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석
SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -같은 변수로 코딩 변경 -다른 변수로 코딩 변경 -변수 계산 -데이터 정렬 -조건을 만족하는 케이스 분석

50 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -조건을 만족하는 케이스 분석

51 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -조건을 만족하는 케이스 분석

52 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -조건을 만족하는 케이스 분석

53 SPSS 구동 및 DATA 변환 데이터 변환 -조건을 만족하는 케이스 분석

54 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 기술통계 산출 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

55 기술 통계 산출 -범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart) -연속형 척도 자료
(대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot)

56 - 통증환자 20명으로부터 성별(남, 여)과 통증 상태(심함, 보통,경미함)가 다음과 같이 조사
기술 통계 산출 예제 - 통증환자 20명으로부터 성별(남, 여)과 통증 상태(심함, 보통,경미함)가 다음과 같이 조사 되었음 ~

57 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)

58 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)

59 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)

60 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)

61 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)

62 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)

63 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart)
기술 통계 산출 범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart) A: pie graph option을 나타냄

64 기술 통계 산출 -범주형 척도 자료 (돗수 분포표, 막대그래프, Pie chart) -연속형 척도 자료
(대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot)

65 기술 통계 산출 예제 - 혈액 검사를 시행한 11명으로부터 백혈구, 알부민, 헤모글로빈 수치가 다음과 같이 측정되었다고 하자. 이 자료로부터 산술평균, 중위수, 최빈값을 산출하자

66 기술 통계 산출 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot)

67 기술 통계 산출 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot)

68 기술 통계 산출 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot)

69 기술 통계 산출 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot)

70 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot) 기술 통계 산출
Continue -> OK 하면 output산출

71 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot) 기술 통계 산출 수치에 대한
ex. 11명의 헤모글로빈 수치에 대한 히스토그램 Factor list에 sex을 안넣을때

72 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot) 기술 통계 산출
그림을 통해 각 성별에 대한 분포를 살펴 보자

73 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot) 기술 통계 산출
Continue -> OK 하면 output산출

74 연속형 척도자료 (대표값 및 퍼진 정도 제시, 히스토그램, Box and whisker plot) 기술 통계 산출 수치에 대한
ex. 남녀별 헤모글로빈 수치에 대한 Box and Whisker plot Factor list에 sex을 넣고 분석할 때, 집단 간 분포를 시각적으로 비교 할 수 있음

75 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 기술통계 산출 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

76 그룹 간 비교 - 두 집단 비교 검정 - 세 집단 이상 비교 검정

77 - 경구용 피임약 복용(OC)과 수축기 혈압(SBP)
그룹 간 비교 예제 - 경구용 피임약 복용(OC)과 수축기 혈압(SBP) 가설 : 경구용 피임약 복용간에 수축기 혈압이 다른가

78 그룹 간 비교 예제

79 그룹 간 비교 두 집단 비교 검정(정규성 검정) 두 군 각각 정규성 검정

80 그룹 간 비교 두 집단 비교 검정(정규성 검정) 두 군 각각 정규성 검정

81 (이표본 t-검정: Two-sample t-test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (이표본 t-검정: Two-sample t-test)

82 (이표본 t-검정: Two-sample t-test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (이표본 t-검정: Two-sample t-test)

83 (이표본 t-검정: Two-sample t-test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (이표본 t-검정: Two-sample t-test)

84 그룹 간 비교 예제 - 빈뇨 회수 가설 : 과민성 방광 환자군과 정상군 간에 빈뇨 회수가 다른가

85 그룹 간 비교 예제

86 그룹 간 비교 두 집단 비교 검정(정규성 검정) 두 군 각각 정규성 검정

87 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

88 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test) 문자 변수 group은 활성화가 안되어 있음 -> 숫자로 다시 변환

89 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

90 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

91 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

92 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

93 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

94 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (윌콕슨 순위합 검정: Wilcoxon’s rank sum test)

95 그룹 간 비교 예제 - 해열제의 효과 가설 : 해열제 투여전과 투여후 간 체온이 차이가 있을 것이다.

96 그룹 간 비교 예제

97 예제 -> paired t-test or Wilcoxon’s signed rank test ->
그룹 간 비교 예제 -> paired t-test or Wilcoxon’s signed rank test -> 각 쌍의 차이값에 대한 정규성 check a. Diff=before-after 계산 b. Diff에 대한 정규성 check 각 쌍의 차이값에 대한 기술통계

98 각 쌍의 차이값에 대한 정규성 check Step1: Diff=before-after 계산 그룹 간 비교
두 군 각각 정규성 검정

99 Step2: Diff에 대한 정규성 check
그룹 간 비교 각 쌍의 차이값에 대한 정규성 check Step2: Diff에 대한 정규성 check 두 군 각각 정규성 검정

100 (쌍체 표본의 t-검정: Paired t-test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (쌍체 표본의 t-검정: Paired t-test)

101 (쌍체 표본의 t-검정: Paired t-test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (쌍체 표본의 t-검정: Paired t-test)

102 (쌍체 표본의 t-검정: Paired t-test)
그룹 간 비교 두 집단 비교 검정 (쌍체 표본의 t-검정: Paired t-test)

103 그룹 간 비교 - 두 집단 비교 검정 - 세 집단 이상 비교 검정

104 예제 - 문제 해결 시간에 대한 쇼크의 효과 가설 : 쇼크 정도에 따른 서로 다른 네 그룹 간에 문제 해결 시간이 차이가 있을
그룹 간 비교 예제 - 문제 해결 시간에 대한 쇼크의 효과 가설 : 쇼크 정도에 따른 서로 다른 네 그룹 간에 문제 해결 시간이 차이가 있을 것이다.

105 그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (자료입력)

106 세 집단 이상 비교 검정 -> One-way ANOVA or Kruskal-Wallis test ->
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 -> One-way ANOVA or Kruskal-Wallis test -> 정규성 check 등분산성 check

107 그룹 간 비교 정규성 check 및 등분산성 check Step1: 각 군 마다 정규성 check 두 군 각각 정규성 검정

108 그룹 간 비교 정규성 check 및 등분산성 check Step2: 등분산성 check 두 군 각각 정규성 검정

109 그룹 간 비교 정규성 check 및 등분산성 check Step2: 등분산성 check 두 군 각각 정규성 검정

110 그룹 간 비교 정규성 check 및 등분산성 check Step2: 등분산성 check 두 군 각각 정규성 검정

111 그룹 간 비교 정규성 check 및 등분산성 check Step2: 등분산성 check 두 군 각각 정규성 검정

112 (일원분산분석: One-way analysis of variance –
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (일원분산분석: One-way analysis of variance – ANOVA)

113 (일원분산분석: One-way analysis of variance –
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (일원분산분석: One-way analysis of variance – ANOVA)

114 (일원분산분석: One-way analysis of variance –
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (일원분산분석: One-way analysis of variance – ANOVA)

115 (최소유의차 검정 : The least significant difference
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (최소유의차 검정 : The least significant difference test)

116 (최소유의차 검정: The least significant difference
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (최소유의차 검정: The least significant difference test)

117 그룹 간 비교 예제 - 세 군간 코티졸 수준 평가 가설 : 세 군간 코티졸 수준이 다를 것이다.

118 그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (자료입력)

119 세 집단 이상 비교 검정 -> One-way ANOVA or Kruskal-Wallis test ->
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 -> One-way ANOVA or Kruskal-Wallis test -> 정규성 check : yes 등분산성 check : no

120 (Kruskal-Wallis test)
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (Kruskal-Wallis test)

121 (Kruskal-Wallis test)
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (Kruskal-Wallis test)

122 (Kruskal-Wallis test)
그룹 간 비교 세 집단 이상 비교 검정 (Kruskal-Wallis test) 비모수적 다중 비교 필요 : 순위를 이용한 최소유의차 검정 (The least significant difference test using ranks)

123 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차
그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step1 : 코티졸에 대해 순위 계산 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차 검정 시행

124 그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step1 : 코티졸에 대해 순위 계산

125 그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step1 : 코티졸에 대해 순위 계산

126 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차
그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차 검정 시행 계산된 순위로 분석

127 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차
그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차 검정 시행

128 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차
그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차 검정 시행

129 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차
그룹 간 비교 순위를 이용한 최소유의차 검정 Step2 : 계산된 순위 변수를 가지고 최소 유의차 검정 시행

130 예제 - 두 가지 다이어트제 (A, B)의 효과 평가 (30명의 여성들을 체중으로 match시켜 10명의 대조군,
그룹 간 비교 예제 - 두 가지 다이어트제 (A, B)의 효과 평가 (30명의 여성들을 체중으로 match시켜 10명의 대조군, 다이어트제 A, 다이어트제 B 복용군으로 배정) 가설 : 그룹 간에 6개월 후 체중이 다를 것이다.

131 그룹 간 비교 예제

132 예제 -> Two-way ANOVA or Friedman’s test -> 정규성 check : yes
그룹 간 비교 예제 -> Two-way ANOVA or Friedman’s test -> 정규성 check : yes

133 그룹 간 비교 Two way ANOVA

134 그룹 간 비교 Two way ANOVA

135 그룹 간 비교 Two way ANOVA

136 그룹 간 비교 Two way ANOVA

137 그룹 간 비교 Two way ANOVA

138 그룹 간 비교 Two way ANOVA

139 그룹 간 비교 Two way ANOVA

140 예제 - A - 경구용 피임약 사용이 심근경색증 발병 위험을 높이는가에 대한 연구 가설 : 경구용 피임약 사용군과 비 사용군간
그룹 간 비교 예제 - A - 경구용 피임약 사용이 심근경색증 발병 위험을 높이는가에 대한 연구 가설 : 경구용 피임약 사용군과 비 사용군간 심근경색증 발병 비율이 다를 것이다.

141 그룹 간 비교 예제 - A

142 -> 기대돗수가 5미만인 칸이 있는지 check
그룹 간 비교 예제 - A -> 카이제곱 검정 적용 -> 기대돗수가 5미만인 칸이 있는지 check

143 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

144 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

145 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

146 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

147 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

148 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test) 기대도수가 모두 5보다 큼

149 예제 - B - 경구용 피임약 사용이 심근경색증 발병 위험을 높이는가에 대한 연구 가설 : 경구용 피임약 사용군과 비 사용군간
그룹 간 비교 예제 - B - 경구용 피임약 사용이 심근경색증 발병 위험을 높이는가에 대한 연구 가설 : 경구용 피임약 사용군과 비 사용군간 심근경색증 발병 비율이 다를 것이다.

150 그룹 간 비교 예제 - B

151 -> Fisher’s Exact test 적용 -> 기대돗수가 5미만인 칸이 있는지 check : YES
그룹 간 비교 예제-B -> Fisher’s Exact test 적용 -> 기대돗수가 5미만인 칸이 있는지 check : YES

152 그룹 간 비교 비율 비교 검정 (Fisher’s Exact test)

153 (Fisher’s 정확 검정: Fisher’s exact test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (Fisher’s 정확 검정: Fisher’s exact test)

154 (Fisher’s 정확 검정: Fisher’s exact test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (Fisher’s 정확 검정: Fisher’s exact test)

155 (Fisher’s 정확 검정: Fisher’s exact test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (Fisher’s 정확 검정: Fisher’s exact test)

156 예제 - 재건진 여부와 거주 지역간의 연관성 가설 : 거주지역에 따라 재건진 여부 비율이 다를 것이다.
그룹 간 비교 예제 - 재건진 여부와 거주 지역간의 연관성 가설 : 거주지역에 따라 재건진 여부 비율이 다를 것이다. 가설 : 재건진 여부와 거주지역간 연관성이 있을 것이다.

157 그룹 간 비교 예제 (자료 입력)

158 -> 카이제곱검정 수행 -> 기대돗수 check

159 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

160 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

161 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

162 (카이제곱 검정: Chi-square test)
그룹 간 비교 비율 비교 검정 (카이제곱 검정: Chi-square test)

163 - venography와 thermography간 DVT 양성
그룹 간 비교 예제 - venography와 thermography간 DVT 양성 비율 비교 (DVT의 임상적 징후를 보이는 55명의 환자에게 두 진단 도구를 모두 적용) 가설 : 두 진단 도구간 양성비율이 다르다.

164 -> McNemar’s test 적용
그룹 간 비교 예제 -> McNemar’s test 적용

165 그룹 간 비교 비율 비교 검정 (McNemar’s test 적용)

166 그룹 간 비교 비율 비교 검정 (McNemar’s test)

167 그룹 간 비교 비율 비교 검정 (McNemar’s test)

168 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 기술통계 산출 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

169 상관관계 분석(Correlation analysis) -Pearson 상관분석
(Pearson’s correlation analysis) -Spearman 상관분석 (Spearman’s correlation analysis)

170 상관분석 예제 - 부부간 콜레스테롤 수준이 연관성이 있는지를 알아보고자 함. 부부의 콜레스테롤 수준은 이변량 정규분포를 따른다고 가정한다.(단위 mg/dl) 가설 : 부부간 콜레스테롤 수준간에는 연관성이 있는가

171 상관분석 예제 (자료 입력)

172 -Pearson 상관분석(Pearson’s correlation analysis)

173 -Pearson 상관분석(Pearson’s correlation analysis)

174 -Pearson 상관분석(Pearson’s correlation analysis)

175 상관관계 분석(Correlation analysis)
-Pearson 상관분석(Pearson’s correlation analysis) -Spearman 상관분석 (Spearman’s correlation analysis)

176 예제 -연령이 많을 수록 수술에 대한 불안도가 높은 지 알아보고자 함 9명의 환자들에게 불안도를 순서형 척도로 측 정하였다.
상관분석 예제 -연령이 많을 수록 수술에 대한 불안도가 높은 지 알아보고자 함 9명의 환자들에게 불안도를 순서형 척도로 측 정하였다. 가설 : 연령이 많을 수록 수술에 대한 불안도가 높은가

177 상관분석 예제-12 (자료 입력)

178 상관분석 상관분석 -Spearman 상관분석 (Spearman’s correlation analysis)

179 상관분석 상관분석 -Spearman 상관분석 (Spearman’s correlation analysis)

180 상관분석 상관분석 -Spearman 상관분석 (Spearman’s correlation analysis)

181 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 기술통계 산출 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

182 예제 -임산부의 에스트리올 수준으로 신생아의 체중을 예측해 보고자 함 종속변수 : 신생아 체중 독립변수 : 에스트리올 수준
회귀분석 예제 -임산부의 에스트리올 수준으로 신생아의 체중을 예측해 보고자 함 종속변수 : 신생아 체중 독립변수 : 에스트리올 수준 -> 단순선형회귀분석 (simple linear regression analysis)

183 회귀분석 예제

184 -> 종속변수의 정규성 가정 check
: 정규성 – YES -> 산점도

185 회귀분석 산점도

186 회귀분석 회귀분석 -단순선형회귀분석 (simple linear regression analysis)

187 회귀분석 회귀분석 -단순선형회귀분석 (simple linear regression analysis)

188 회귀분석 회귀분석 -단순선형회귀분석 (simple linear regression analysis)

189 - The effect of drug treatment on the
회귀분석 예제 - The effect of drug treatment on the posttreatment count of bacilli 종속변수 : posttreatment 독립변수 : drug(A, D, F), pretreatment -> 다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

190 회귀분석 예제

191 회귀분석 회귀분석 -다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

192 회귀분석 회귀분석 -다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

193 회귀분석 회귀분석 -다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

194 회귀분석 회귀분석 -다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

195 회귀분석 회귀분석 -다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

196 회귀분석 회귀분석 -다중 선형회귀 분석 (multiple linear regression analysis)

197 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

198 생존 분석 - 생존율 및 생존 곡선 추정 - 두 생존 곡선 비교 검정 - Cox’s 비례 위험 모형
(Cox’s proportional hazard model)

199 예제 -만성 간염환자 44명을 확률화에 의해 프레드니솔론 투여군과 비투여군으로 할당 할당 가설 : 두 군간 생존곡선이 다르다
생존분석 예제 -만성 간염환자 44명을 확률화에 의해 프레드니솔론 투여군과 비투여군으로 할당 할당 가설 : 두 군간 생존곡선이 다르다

200 -> 생존율 및 생존곡선 추정 : Kaplan-Meier estimation 방법 이용 -> 두 생존곡선 비교 : 로그순위 검정법

201 생존분석 예제- (자료 입력)

202 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교

203 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교

204 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교 클릭

205 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교

206 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교 클릭

207 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교

208 생존분석 생존율 및 생존곡선 추정/생존곡선비교

209 : Kaplan-Meier estimation 방법
생존분석 생존율 및 생존곡선 추정 : Kaplan-Meier estimation 방법

210 생존분석 두 생존곡선 비교 : Log-Rank test 이용

211 생존 분석 - 생존율 및 생존 곡선 추정 - 두 생존 곡선 비교 검정 - Cox’s 비례 위험 모형
(Cox’s proportional hazard model)

212 -Data on 43 bone marrow transplants for
생존분석 예제 -Data on 43 bone marrow transplants for HD and NHL Event : death or relapse 독립변수 : Graft type, Disease type Karnofsky score, Waiting time to transplat 가설 : 다른 변수들이 일정할 때, Karnofsky score가 높으면 death/relapse 위험율이 낮은가

213 -> Cox의 비례위험 모형 (Cox’s proportional hazards model)

214 예제- (자료 입력)

215 Cox’s proportional hazards model
생존분석 Cox’s proportional hazards model

216 Cox’s proportional hazards model
생존분석 Cox’s proportional hazards model

217 Cox’s proportional hazards model
생존분석 Cox’s proportional hazards model

218 Cox’s proportional hazards model
생존분석 Cox’s proportional hazards model

219 Cox’s proportional hazards model
생존분석 Cox’s proportional hazards model

220 교육 내용 SPSS 구동 및 DATA 변환 그룹간 비교 상관 분석 회귀 분석 생존 분석 일치도 검정

221 일치도 검정 -범주형인 두 변수간 일치도 (카파 분석) -연속형인 두 변수간 일치도
(Intraclass correlation coefficient)

222 -PET의 정확도를 평가하기 위해 PET결과와 조직 검사 결과 간 일치도를 검정 하고자 한다.
일치도 검정 예제 -PET의 정확도를 평가하기 위해 PET결과와 조직 검사 결과 간 일치도를 검정 하고자 한다. 조직 검사 PET 양성 음성 25 3 10 20 가설 : PET결과와 조직 검사 결과는 일치하는가

223 일치도 검정 예제 (자료 입력)

224 일치도 검정 일치도 검정 -범주형인 두 변수간 일치도 (카파 분석)

225 일치도 검정 일치도 검정 -범주형인 두 변수간 일치도 (카파 분석)

226 일치도 검정 일치도 검정 -범주형인 두 변수간 일치도 (카파 분석)

227 일치도 검정 -범주형인 두 변수간 일치도 (카파 분석) -연속형인 두 변수간 일치도
(Intraclass correlation coefficient)

228 -평가자 4명이 피험자 10명 각각의 permanent teeth를 조사하여 dental score을 독립적으로 평가하였다.
일치도 검정 예제 -평가자 4명이 피험자 10명 각각의 permanent teeth를 조사하여 dental score을 독립적으로 평가하였다. 가설 : 평가자간 측정치는 일치하는가

229 일치도 검정 예제-16 (자료 입력)

230 일치도 검정 일치도 검정 -연속형인 두 변수간 일치도 (Intraclass correlation coefficient)

231 일치도 검정 일치도 검정 -연속형인 두 변수간 일치도 (Intraclass correlation coefficient)

232 일치도 검정 일치도 검정 -연속형인 두 변수간 일치도 (Intraclass correlation coefficient)

233 일치도 검정 일치도 검정 -연속형인 두 변수간 일치도 (Intraclass correlation coefficient)

234 참고 문헌 김선우 저(2004). 간호연구를 위한 기초통계 방법론, 자유아카데미
김선우 저(2004). 간호연구를 위한 기초통계 방법론, 자유아카데미 김선우 저(2005). 의학연구를 위한 기초통계 방법론,교우사