범주형 자료(資料)의 분석
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작성일 24-04-28 08:04
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통계조사를 할 때 남자, 여자 등으로 조사대상을 분류하거나 또는 질병의 치료결과를 악화, 현상유지, 호전 등으로 속성에 따라 분류하여 分析할 때도 많다. 이와 같이 모집단이나 측정(測定) 결과를 어떤 범주(category)에 따라 분류시켜 도수(frequency)로 주어지는 를 分析하는 통계적 추론방법을 범주형 의 分析(analysis of categorical data)이라고 한다.
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1. 범주형 자료(資料), 2. 피어슨(Pearson)의 적합도 검정, 3. 독립성 검정, 4. 동질성 검정, 5. 대수선형모형, , 파일크기 : 125K
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통계分析을 위한 로서 반드시 무게, 통화량들과 같은 계량적(metric) 측정(測定) 값이어야 할 필요는 없다. 이러한 分析의 대표적인 경우로서는 관측값들이 특정한 분포를 따르는지를 검정하는 적합도 검정(goodness-of-fit test)이 있고, 두 요인간에 관계가 있는지를 검정하는 독립성 검정(test of independence), 몇 개의 모집단이 分析하고자 하는 문제의 特性(특성)에 대하여 동질성을 갖는지를 검정하는 동질성 검정(test of homogeneity) 등이 있다 위의 각 검정을 필요로 하는 들은 공통적인 特性(특성)을 가지고 있는데, 첫째는 원 (raw data)들이 도수(frequency)로 구성되어 있으며, 둘째는 어떤 명시된 가설 하에서 observation도수(observed frequency)에 비교될 수 있는 기대도수(expected frequency)…(To be continued )
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