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SPSS

20회차 속성과정|전체 : 12시간 8분|회차당 평균 : 36분23초
300,000185,000
  • 이용기간 2개월|전문강사 : 최동민
Study Guides
SPSS는 컴퓨터를 이용하여 복잡한 자료를 쉽게 처리할 수 있도록 만든 통계분석 전문 프로그램입니다. 광범위한 분야의 데이터 입력, 관리 및 통계분석을 목적으로 만들어졌으며, 엑셀과 유사하게 만들어졌다는 점에서 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있게 만들어져있습니다. 알지오 SPSS 강좌를 통해 자료 입력, 데이터 관리, 표본추출, 외부데이터 처리, 회귀분석(Regression), 다중회귀분석(Multiple Regression), 교차분석, 다항회귀분석(polynomial regression model) 등 다양한 부분을 학습할 수 있습니다.
 
  • 0133분 데이터 관리 및 분석 준비데이터 편집기 (Data Editor)창/변수보기(Variable View)탭에서 변수 입력/데이터보기(Data View)탭 값 입력/변수 끼워넣기/케이스 끼워넣기/케이스 바로가기/케이스 정렬/데이터전치/파일합치기/데이터통합/파일분할/케이스선택/케이스삭제

    책갈피 : [00:15] Version 22/[00:37] 데이터편집기/[00:52] 변수보기/[00:59] 데이터보기/[01:22] 이름/[01:36] 유형/[02:24] 소수점이하/[02:38] 레이블/[02:46] 값/[03:08] 결측값/[03:48] 열/[04:09] 맞춤/[04:30] 설문 입력/[05:22] 두번째 질문 입력/[06:13] 데이터 실제 입력/[06:42] 데이터 관리/[07:12] 변수 끼워넣기/[07:38] 열 선택/[07:50] 우클릭-변수 삽입/[08:14] 변수이름변경/[08:50] 케이스 끼워넣기/[09:05] 행선택-우클릭-케이스삽입/[09:41] 케이스 바로가기/[09:56] 도구모음/[10:01] 케이스로 이동/[10:26] 케이스 정렬하기/[10:40] 케이스 정렬 클릭/[10:52] 정렬기준/[11:19] 오름차순/[11:33] 케이스 정렬하기2/[12:00] 오름차순 정렬/[12:46] 데이터 전치/[13:06] 데이터 전치 클릭/[13:51] 모든 변수 이동 (Ctrl+A)/[14:33] 파일 합치기/[15:19] 케이스 추가하기/[15:26] 파일 합치기-케이스 추가/[16:38] 케이스소스 표시할 변수이름/[17:32] 변수 추가/[18:21] 변수 합치기/[18:29] 파일 합치기-변수추가/[19:04] *표시 변수/[19:13] +표시 변수/[19:21] 제외된 변수/[19:35] 키 변수/[20:24] 케이스소스 표시할 변수이름/[20:35] 키변수 일치 사례/[21:16] 데이터 통합/[21:34] 데이터통합 클릭/[21:41] 구분변수/[22:09] 변수 요약/[22:35] 함수/[22:55] 평균/[23:07] 표준편차/[23:39] 통합변수 추가/[24:03] 통합변수만 포함된 새 데이터작성/[24:45] 파일 분할/[25:01] 데이터-파일 분할 클릭/[25:19] 분할 그룹화 변수/[25:30] 케이스분석/그룹작성안함/[25:48] 그룹 비교/[25:58] 각 그룹별 결과 나타냄/[26:47] 그룹화 변수기준 케이스정렬/[27:05] 파일이 이미 정렬되어있음/[27:44] 부분 저장/[28:34] 케이스 선택하기/[28:51] 케이스 선택 클릭/[28:59] 전체 케이스/[29:07] 조건을 만족하는 케이스/[30:18] 케이스의 무작위 표본/[30:34] 시간 또는 케이스 범위기준/[30:50] 필터변수 사용/[31:09] 선택하지않은 케이스필터/[31:27] 선택하지않은 케이스삭제/[32:18] 케이스 삭제하기/[32:33] 우클릭-지우기 클릭

  • 0240분 데이터 불러오기, 결측값과 이상값, 변수외부데이터 불러오기/엑셀데이터 가져오기/텍스트데이터 가져오기/결측값 및 이상값 처리/결측값 처리전과 결측값 처리후 통계량 비교/변수계산, 조건이 있는 변수계산/변수의 재분류-같은 변수로 코딩 변경/변수의 재분류-다른변수로 코딩 변경

    책갈피 : [00:01] 데이터 불러오기/[00:11] 파일-열기-데이터/[01:20] 첫행에서 변수 읽어오기/[02:10] 텍스트형식파일 가져오기/[02:18] 파일-텍스트데이터읽기/[03:22] 변수 배열/[03:28] 구분자에 의한 배열/[03:43] 고정 너비로 배열/[04:12] 변수이름/[04:36] 첫번째 케이스 시작 행/[05:01] 한 케이스 내 행의 개수/[05:29] 가져올 케이스 개수/[05:40] 케이스 백분율/[06:01] 변수 구분선/[06:23] 변수 이름 입력/[07:01] 결측값,이상치 찾기/[08:03] 분석-기술통계-빈도/[08:53] 빈도표 표시/[10:10] 변수보기/[10:42] 이산형 결측값/[11:39] 이상치 위치 찾기/[11:46] 데이터 보기/[12:33] 편집-찾기/[13:55] 분석-기술통계/[15:09] 결측값 지우기/[16:31] 코딩변경/[17:02] 변환-변수계산/[17:34] 대상변수/[18:18] 숫자표현식/[18:28] 함수그룹/[18:46] 조건/[18:53] 조건 만족하는 케이스포함/[19:03] 평균 계산할 새 변수 생성/[19:25] 숫자표현식/[20:38] 조건만족하는 케이스 적용/[21:40] 종합변수/[21:57] 종합점수/[22:15] 변환-변수계산/[25:51] 데이터값 재분류/[26:10] 같은변수로 코딩변경/[27:38] 기존값 및 새로운 값/[30:54] 빈도 분석/[31:00] 분석-기술통계-빈도/[31:28] 빈도표 표시/[31:58] 데이터 변환/[32:22] 다른변수로 코딩변경/[34:40] 명목 척도/[35:01] 서열 척도(순서 척도)/[35:28] 등간 척도/[36:18] 비율 척도/[39:46] 범주/[40:14] 코딩 재분류

  • 0341분 가중치부여방법, 기술통계분석, 빈도분석가중치부여방법, 기술통계분석, 빈도분석에 대해 설명하고 실습합니다.

    책갈피 : [00:01] 가중치 부여하기/[00:10] 특정변수 사용/[00:22] 가중치 케이스/[00:29] 변환-변수계산/[01:32] 가중 케이스 지정/[01:42] 빈도변수/[02:01] 분석-기술통계-교차분석표/[03:31] 가중 케이스 사용않음/[04:31] 가중치 부여/[06:36] 변수이름 설정/[07:14] 데이터 미리보기/[08:07] 변수계산/[08:19] 성과/[09:15] 다음 조건을 만족하는 케이스 포함/[10:54] 기존 변수 바꿈/[11:23] 기술통계/[13:07] 표준편차(분산의 제곱근)/[13:31] 분산/[13:44] 범위/[13:55] 최소값, 최대값/[14:06] 첨도,왜도/[15:46] 비율척도/[16:34] 변수 선택/[17:02] 표준편차,최소값,최대값/[17:18] 표준화 값을 변수로 저장/[19:02] 표준정규분포표/[19:19] 왜도값(+ , -)/[19:36] 첨도값(+ , -)/[22:15] Z(평균을 0으로 맞춘 값)/[24:20] 빈도분석/[24:28] 분석-기술통계-빈도/[25:13] 사분위수/[25:38] 절단점/[26:10] 백분위수/[26:34] 산포/[27:09] 중심 경향/[27:38] 분포(왜도,첨도)/[28:36] 히스토그램/[28:53] 히스토그램에 정규곡선 표시/[29:22] 빈도 형식/[29:43] 다중 변수/[30:32] 예제/[33:24] 성별,교육수준,현재급여/[34:04] 사분위수, 중앙값/[34:23] 빈도표 표시/[37:31] 히스토그램 확인/[38:10] 히스토그램에 정규 곡선 표시/[40:12] 현재 급여에 대한 히스토그램

  • 0441분 교차분석 가설 검정, 다중응답 이분형 코딩교차분석 가설 검정, 다중응답 이분형 코딩에 대해 설명하고 실습합니다.

    책갈피 : [00:03] 교차분석 실행/[00:18] 범주형 자료/[00:34] 분석-기술통계-교차 분석표/[01:00] 카이제곱분포/[01:45] 비율척도/[01:57] 코딩변경,교차분석/[02:10] 관측빈도/[02:37] 기대빈도/[03:55] 변수 사이의 연관성/[04:21] 묶은 가로 막대형 차트 표시/[04:41] 교차 분석표를 표시하지 않음/[05:24] 행-성별/[05:29] 열-직종구분/[06:15] 정확한 검정/[06:27] 점근적 검정/[06:41] 몬테카를로/[06:51] 정확 (검정당 시간제한)/[07:21] 신뢰수준, 표본 수/[07:41] 통계/[08:03] 카이제곱/[08:17] 상관계수/[08:23] 명목/[08:54] 람다/[09:05] 감마/[09:24] 분할계수/[09:56] 파이 및 Cramer의 V/[11:15] 불확실성 계수/[12:04] Somers의 d/[12:20] Kendall의 타우-b,c/[12:35] 명목 대 구간 척도/[12:50] 에타/[13:00] Kappa/[13:05] 위험도/[13:24] McNemar/[14:06] 셀/[15:01] 잔차/[18:19] 통계-람다 체크/[18:28] 카이제곱 체크/[21:22] 귀무가설/[22:28] 대립가설 선택/[22:43] 방향성 측도/[22:54] 성별 종속/[23:08] 근사 유의수준/[25:21] 이분형(1,0)/[26:16] 범주형/[28:19] 변수값 레이블/[29:20] 다중반응-변수세트정의/[31:57] 테이블 작성 반응군/[33:04] 범주형→이분형/[36:38] 개수화 값/[38:32] 이분다중 빈도/[39:13] 교차분석표 만들기

  • 0541분 상관계수, 산점도 그래프, 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수, 등간 및 비율척도, 편상관분석, 회귀모형, 선형회귀분석상관계수, 산점도 그래프, 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수, 등간 및 비율척도, 편상관분석, 회귀모형, 선형회귀분석에 대해 설명하고 실습합니다.

    책갈피 : [00:05] 상관분석/[00:08] 공분산 식/[00:39] 상관계수/[00:40] 이변량 상관계수/[00:54] Pearson/[01:01] Kendall의 타우-b/[01:16] Spearman/[01:41] 유의수준 검정/[01:55] 정규분포/[02:01] 양쪽 검정/[02:15] 한쪽 검정/[02:30] 유의한 상관계수 플래그/[02:55] 평균과 표준 편차/[03:03] 교차곱 편차와 공분산/[03:17] 결측값/[04:00] 상관계수(r)/[04:23] Pearson - 연속형 변수/[05:04] 상관 계수 범위/[06:08] 문제풀이/[08:13] 한쪽검정/[08:33] 분석결과/[10:40] 상관계수표/[12:49] r=0, r=1, 0<r<1/[13:42] 회귀분석/[13:59] 원인과 결과/[15:34] 순위변수 생성/[15:55] 순위 1을 할당할 값/[17:56] 비모수 상관/[19:27] 상관계수 검정/[19:52] 귀무가설/[19:59] 대립가설/[20:27] 기각역/[20:42] 임계치(α)/[21:36] 상관관계 측정 방법/[22:49] 명목척도(계량)/[22:55] 순서(서열)척도/[23:19] 등간척도, 비율척도/[25:01] 상관 표/[26:40] 편상관관계의 분석/[26:54] 편상관계수/[31:51] 단순회귀분석/[32:39] 회귀모형/[33:02] 오차항/[33:36] Y = a + bX/[34:36] 잔차의 합/[37:02] 결정계수/[38:26] 수정된 결정계수/[38:57] 이상값판별/[39:38] 회귀분석-선형/[39:44] 종속변수/[39:52] 독립변수/[40:52] 단계적,제거,후진,전진

  • 0632분 단순회귀분석, 가변수선형회귀분석 산점도그래프/수식으로 계산하여 선형회귀식 추정/SPSS를 실행 이상값 확인 쿡의거리, 표준화 잔차/두개의 변수로 구성된 데이터에서 단순회귀분석 실행/SPSS 실행 결과 해석과 모형요약, 분산분석, 계수표보기/SPSS에서 가변수 코딩/가변수회귀분석예제

    책갈피 : [00:04] 선형 회귀분석/[00:25] 예측값-비표준화/[00:37] 표준화/[00:48] 평균 예측의 표준 오차/[01:07] 쿡의 거리/[01:41] Mahalanobis의 거리/[01:51] 레버리지 값/[02:16] 예측 구간(평균,개별값)/[02:33] 신뢰구간(95-99%)/[02:46] 잔차/[03:43] 스튜전트화/[04:29] 영향력 통계/[04:35] DFBETA/[05:00] DFFIT/[06:17] 옵션-선택법 기준/[06:45] F-값 사용/[07:33] 상수항/[08:59] 생산인력, 로트크기/[09:31] 변수보기/[10:20] 레거시대화상자/[10:28] 단순 산점도/[11:14] 선형성, 이상점/[12:18] 회귀분석-선형/[12:53] 표준화DFBETA, 쿡의 거리/[13:13] 도표(ZRESID(y),ZPRED(x))/[13:50] Durbin-Watson/[15:29] 분산 분석/[15:57] 유의수준/[16:04] 계수/[18:04] 추정값/[18:12] 절편, 기울기값/[18:22] 자기 상관 확인/[18:29] 모형 적합/[19:02] 방정식에 상수항 포함/[19:13] 표준화, 쿡의 거리/[20:19] 분산분석표/[22:19] 더미변수 (가변수)/[24:08] 더미변수 코딩/[24:57] 변환-변수계산/[25:03] 더미1/[27:36] 더미2/[29:36] 종속변수(매출액)/[29:45] 독립변수(더미1,2)/[30:39] 유의수준/[31:00] 회귀식 추정

  • 071시간 7분 다중회귀와 더미회귀다중회귀모형의 가정/다중공선성 진단 지표/변수선택방법으로 모형 선택/표준화된 회귀/범주형 회귀분석(최적화 척도법)

    책갈피 : [00:04] 다중회귀분석/[00:14] 인자(독립변수)/[00:19] 특성값(종속변수)/[00:58] 선형성, 정규성/[01:36] 공선성 진단/[01:50] 변수 선택 방법/[03:31] 다중 공선성/[03:48] 분산팽창계수/[05:13] Enter,단계적,제거/[06:02] 산점도/점 도표/[06:13] 행렬 산점도/[07:54] 공선성 진단/[08:37] 추정값,모형적합,공선성진단/[09:34] VIF/[12:55] 방법(단계적)/[14:37] 모형 요약/[15:24] 유의수준/[15:41] 회귀식 추정/[15:48] 계수표/[15:54] 비표준계수-B/[16:36] 모형2의 R 제곱값/[17:15] ID,학습시간,점수,교육년수/[17:51] 행렬 산점도/[18:05] 행렬변수로 이동/[18:53] 선형 회귀분석/[19:13] 종속변수(점수)/[19:14] 독립변수(학습시간,교육년수)/[20:16] 학습시간 유의수준/[20:30] 교육년수 유의수준/[20:41] 재분석/[22:24] 모형 요약/[22:55] 다중회귀, 더미회귀 비교/[23:20] 텍스트 가져오기 마법사/[23:49] 구분자에 의한 배열(변수)/[25:00] 성별(0=남자,1=여자0)/[25:25] 비율척도/[25:49] 월급상승/[26:03] 귀무가설/[26:35] 변수 계산/[27:23] 평균비교-독립표본T검정/[28:29] 모분산/[29:20] 종속변수(현재월급)/[29:24] 독립변수(교육연수)/[29:35] 이상치/[30:11] 케이스별 진단/[31:40] 잔차 극단치 삭제/[32:06] 케이스로 이동/[32:24] 56번 케이스 지우기/[33:37] 남자집단 회귀식 추정/[33:47] 여자집단 회귀식 추정/[36:05] 더미성(대상변수)/[37:27] 현재월급(종속변수)/[38:29] 표준화된 회귀 분석/[38:43] 파일-텍스트데이터읽기/[38:50] 텍스트 가져오기 마법사/[39:24] 고정 너비로 배열/[40:19] 데이터 미리보기/[40:34] 변수이름 변경/[42:08] 변수값 레이블/[42:53] 가중치 부여/[43:39] 변수 계산/[43:46] 올해평점(대상변수)/[46:47] 기술통계/[46:52] 표준화 값을 변수로 저장/[48:25] 숫자표현식/[50:22] 전년도 평점/[51:46] 유의수준/[52:13] 표준계수 베타/[53:31] 범주형 회귀분석/[54:42] 최적화 척도법/[55:27] 척도 정의/[55:37] 스플라인 순서/[56:07] 스플라인 명목/[57:06] 결과/[57:13] 다중R/[58:05] 반복 히스토리/[58:11] 원 변수간의 상관/[58:19] 변환된 변수간의 상관/[58:48] 범주 수량화/[59:15] 기술통계량/[01:00:13] 그룹,순위,곱하기/[01:01:00] 동일 구간/[01:01:13] 결측/[01:01:49] 최빈값, 임시범주/[01:02:07] 옵션-보조 오브젝트/[01:03:13] 도표 레이블기준변수/[01:03:46] 저장/[01:04:17] 변환 도표, 잔차 도표

  • 081시간 2분 범주형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 범주형 회귀분석/로지스틱 회귀분석/회귀계수와 승산비/로지스틱 회귀분석의 추정과 검정/요인분석/타당성 개념/신뢰성과 타당성/타당성의 종류

    책갈피 : [00:00] 종속변수/[00:07] 순서 척도/[00:17] 도표/[00:25] 변환 도표/[00:39] 결과/[00:51] 범주 수량화/[01:04] 저장, 대화상자/[01:28] 변환된 변수 체크/[01:37] 모형 요약/[02:29] 분산 분석/[03:00] 계수/[03:14] 유의수준/[03:28] 표준계수/[04:08] 수량화 테이블/[04:12] 만족도/[04:38] 질문5 도표/[05:16] 범주형 수령화 데이터 보기/[06:14] 로지스틱 회귀함수 알아보기/[06:16] 반응변수/[07:03] 로지스틱 반응함수/[07:31] 로지스트 변환/[10:11] 이분형 로지스틱 회귀분석이란/[10:12] 회귀분석-이분형 로지스틱 선택/[10:49] 옵션 선택/[11:10] 표시 - 각 단계마다/[11:25] 데이터 분석해보기/[11:45] 변수 보기 텝 클릭/[11:56] 변수값 레이블/[12:09] 회귀분석-이분형 로지스틱/[12:24] 종속변수 선택/[12:37] 방정식의 변수/[13:23] 변수가 유의한지 보기/[14:15] 예제/[14:45] 설명변수로 사용하기/[14:54] 이분형 로지스틱 선택/[15:05] 종속변수 선택/[15:17] 예측값, 영향력, 잔차 체크/[15:45] 케이스 처리 요약/[16:05] 모형 계수의 총괄 검정/[16:27] 유의수준/[16:46] 분류표/[16:55] 관측빈도/[17:36] 방정식의 변수/[18:23] 데이터 분석 텝 살펴보기/[19:23] 로지스틱 모형/[19:40] 로지스틱 회귀분석을 사용하게 되는 경우/[20:07] 회귀분석 추정/[20:44] 순서회귀분석/[21:08] q1Y 종속변수 사용/[21:25] 변수값 레이블 선택/[21:43] q2/[21:56] 변수값 레이블 선택/[22:10] q3/[22:20] 변수값 레이블 선택/[22:34] 순위회귀분석/[22:38] 회귀분석-순서/[22:53] 종속변수 선택/[22:59] 요인 - 음주회수 주, 직종 선택/[23:13] 케이스 처리 요약/[23:32] 유사R.제곱/[23:55] 모수 추정값/[25:53] 회귀분석 정리/[25:58] 실뢰도 분석/[26:27] 비체계적인 오차/[27:39] 신뢰도 분석 설정/[27:47] 척도 - 신뢰성 분석/[27:55] 대화상자 살펴보기/[28:03] 모형/[29:18] 통계/[29:27] 다음에 대한 기술통계/[29:55] 요약값/[30:21] 항목 간/[30:43] 분산 분석표/[31:12] Hotelling의 T 제곱/[31:23] Tukey의 가법성 검정/[31:38] 급내 상관계수/[31:50] 이차원 혼합/[31:59] 이차원 변량/[32:09] 일차원 변량/[32:20] 연습/[32:32] c11~c44/[32:31] 레이블-대인관계1/[32:52] 넘버 변경/[33:07] w11 - 업무만족도/[33:26] r11 - 급여만족도/[33:34] 신뢰성 분석/[33:38] 척도 - 신뢰성 분석 선택/[33:47] 급여만족도 선택/[34:18] 통계/[34:25] 항목제거시 척도 체크/[34:32] 모형 - 알파/[34:42] 신뢰도 통계/[35:02] 항목 총계통계 살펴보기/[36:21] r44를 제외한 신뢰도 분석/[36:29] 신뢰성 분석 선택/[36:35] 급여만족도r44 제외/[36:40] 항목제거시 척도 체크/[36:47] 결과 확인/[37:27] 급여만족r11 제외/[38:06] 결과 확인/[38:33] 증가된 값 확인/[39:53] 대인관계 측정하기/[40:01] 척도 - 신뢰성 분석 선택/[40:13] 모두선택 이동/[40:24] 항목제거시 척도 해지/[40:31] 결과 확인/[40:53] 증가 확인하기/[41:06] 항목제거시 척도 체크/[41:13] 결과 확인/[41:55] 대인관계22 제거/[42:16] 결과 확인/[43:15] 타당성 개념/[43:23] 요인분석/[44:35] 타당성 정의/[45:05] 타당성의 종류/[45:50] 개념 타당성이란/[46:47] 요인분석 예제/[46:50] 차원 축소 - 요인 분석 선택/[47:00] 기술 통계 살펴보기/[47:12] 통계/[47:51] 상관 행렬/[49:28] 요인추출 살펴보기/[53:27] 회전 살펴보기/[53:43] 방법, 표시/[55:44] 요인 스코어 살펴보기/[55:56] 변수로 저장, 요인 스코어 계수행렬 표시/[57:24] 옵션 살펴보기/[57:34] 결측값, 계수 표시 형식/[59:50] 질문 값 살펴보기/[01:01:38] 요인 분석 하기/[01:01:40] 차원 축속 - 요인 분석 선택/[01:02:10] 모두 선택/[01:02:17] 결과 확인

  • 0935분 요인분석, 추정요인분석결과의해석/신뢰성을 점겅한 데이터에 대한 타당성 분석/추리통계하그 추정량, 통계량/표본평균의 분포/모분산의 추정, 점추정/모비율의 추정/신뢰구간추정

    책갈피 : [00:03] 성분 행렬/[01:49] 회전 성분 행렬/[02:06] 요인 분석/[02:11] 사회적지지v1 제외/[02:17] 결과 확인/[03:57] 급여만족 요인 분석하기/[04:17] 레이블 입력/[04:35] 변수값 레이블 보기/[04:59] 차원 축소 - 요인 분석/[05:10] 전체 선택/[05:13] 결과 확인/[08:49] 추리통계학/[09:03] 모집단/[09:30] 가설검정/[09:51] 통계적 추정의 종류/[10:00] 점추정, 구간추정/[10:49] 추정량 의의/[11:11] 추정치, 처정량/[11:41] 통계데이터 살펴보기/[11:53] 분석 - 기술통계 선택/[12:04] 옵션 - 평균, 표준편차, 최소값, 최대값 체크/[12:12] 결과 확인/[13:02] 좋은 추정량이 기준이 되는것 5가지/[13:09] 모수를 표현 할 때/[13:32] 불편성/[13:49] 효율성/[14:22] 일치성/[14:34] 충족성/[15:15] 표본평균의 분포/[15:23] 표본평균의 평균/[15:31] 표본평균의 분산/[15:40] 표본평균의 표준편차/[16:08] 기술통계 - 옵션/[16:17] SE평균 선택/[16:24] 결과 확인/[16:43] 모집단의 분포와 표본평균의 본포의 모양/[17:00] 모집단이 정규분포일때 표본평균의 분포/[17:26] 모집단이 정규분포가 아닐 때/[18:35] 표본평균 값/[18:58] 평균의 추정값/[19:04] 표준오차/[19:24] 통계프로그램 실행/[19:32] 변수 입력/[19:44] 평균, 표준오차, 추정값 구하기/[19:48] 기술 통계 선택/[19:59] 변수 이동/[20:14] 결과 확인/[21:40] 모분산의 추정, 점추정/[23:02] 모분산의 추정량/[23:06] 모표준편차의 추정량/[23:13] 차이점/[23:47] 예제/[24:05] 추정하기/[24:07] 파일 - 새로작성 선택/[24:22] 당분에 대한 이름 입력/[25:01] 결측값/[25:18] 축도 선택/[25:22] 데이터 보기/[25:29] 기술 통계 선택/[25:39] 변수 선택/[25:44] 옵션 체크/[25:50] 결과 확인/[27:33] 모비율의 추정, 점추정/[31:36] 구간추정에 대해/[33:11] 신뢰구간추정

  • 1029분 T 검정모평균의 구간추정/대응모집단의 평균차 측정/모비율의 신뢰구간/일표본 T 검정/독립표본 T 검정/대응표본 T 검정

    책갈피 : [00:00] 신뢰구간추정/[00:33] 모평균의 구간추정(대표본)/[04:49] 모평균의 신뢰구간(소표본)/[08:11] 통계프로그램 실행/[08:17] 변수이름 지정/[09:47] 상한, 하한 구하기/[09:50] 평균 비교 - 일표본T검정 선택/[10:16] 검정변수 이동/[10:24] 옵션 입력/[10:55] 검정값 입력/[11:03] 결과 확인/[12:39] 모빌율의 구간측정/[15:34] 모비율 계산법/[16:17] 새로 작성 - 데이터 선택/[16:45] 그룹 변수 사용/[17:16] 변수값 레이블 입력/[17:27] 이름 지정 입력/[19:20] 사료1, 사료2 차이 분석/[19:29] 평균 비교 - 독립 표본 T 검정 선택/[19:47] 검정변수 이동/[19:56] 그룹정의 입력/[20:26] 옵션 설정/[20:33] 결과 확인/[22:00] 대응모집단의 평균차 측정/[23:24] 신뢰구간을 정규분포 가정하기/[23:45] 새로 작성 - 데이터 선택/[23:58] 변수 이름 지정/[25:32] 구리 함량 비교하기/[25:35] 평균 비교 - 대응 표본 T 검정/[25:48] 대응 변수 선택/[25:59] 백분율 입력/[26:12] 결과 확인

  • 1137분 가설검정 1정규분포에 따르는 검정/비모수 검정/귀무가설과 대립가설/양측 검정과 단측검정

    책갈피 : [00:00] 가설검정 이론 설명/[00:20] 정규분포에 따른 검정과 비모수검정/[02:21] 가설 검정/[02:31] 귀무가설과 대립가설/[02:47] 유의수준과 임계치/[03:12] 가설검증의 오류/[03:15] 정규분포/[03:36] 가설검정 순서/[05:32] 양측검정과 단측검정에 대해/[08:16] 정규분포와 중심극한의 정리에 기초한 모평균의 검정/[09:36] 모평균의 가설 검정 /[10:24] 모집단의 평균의 가설검정/[11:27] 모집단의 분산을 알지 못하는 경우/[14:10] 소표본인 경우모평균 가설검정(n이 30개 미만)/[14:44] 예제 살펴보기/[16:03] 임계값과 비교하여 어느 값이 큰지 비교/[16:11] 새로 작성/[16:22] 변수 이름 지정/[16:42] 레이블 입력/[17:24] 평균 비교 - 일표본 T 검정 선택/[17:40] 백분율 입력/[17:49] 검정값 지정/[18:01] 결과 확인/[21:14] 평균 비교 - 일표본 T 검정 선택/[21:25] 검정변수 이동/[21:39] 검정값, 백분율 입력/[22:53] 단일모집단의 모집단비율의 가설검정(Z)/[24:58] 예제 살펴보기/[27:18] 두 모집단의 가설 검정/[29:42] 소표본에서 두 모집단 평균의 가설검정/[30:53] 예제 살펴보기/[32:11] 데이터 코딩/[32:28] 변수 이르 지정/[33:57] 평균 비교 - 독립 표본 T 검정 선택/[34:09] 그룹화 변수 위치/[34:16] 그룹정의 입력/[34:40] 백분율 입력/[34:53] 결과 확인

  • 1235분 가설검정 2평균 및 비율 차이 검정 실습을 진행합니다.

    책갈피 : [00:03] 독립표본 검정/[02:34] 첫 번째 순서/[04:34] 순서2 주어진 가설 검정/[06:00] 예제 풀어보기/[08:08] 텍스트 파일 읽기 선택/[08:17] 열기선택/[08:24] 텍스트 가져오기 마법사/[08:40] 고정 너비로 배열 선택/[09:24] 몇 개의 행이 한 케이스를 나타내고 있습니까?/[09:49] 모든 케이스 선택/[10:44] 변수 이름 입력/[11:30] 마침 버튼/[11:46] 변수값 레이블 값 입력/[12:26] 코딩 변경/[13:19] 다른 변수로 코딩 변경 선택/[13:38] 변수 입력 이동/[13:50] 결과 변수 이름 지정/[14:16] 기존값 및 새로운 값 선택/[14:36] 기존값 입력/[15:32] 실행/[16:18] 분석하기/[16:25] 독립 표본 T 검정 선택/[16:44] 검정변수 이동/[17:01] 그룹정의 선택/[17:46] 백분율 입력/[17:58] 결과 확인/[19:49] 가설을 이용한 문제해결/[20:16] 분산의 동질성 검정을 위한 가설 후 검정하시오./[21:09] 결과 보기/[23:47] 계산된 유의수준/[24:23] 정규곡선의 특징/[25:15] t-검정을 위하여 요구되는 가정/[25:59] 두 모평균의 차이에 대한 검정/[26:29] 선택할 옵션 부분 정리/[26:40] 평균 비교 - 독립 표본T 검정 선택/[26:56] 그룹화 변수 위치/[27:07] 백분율 입력/[27:21] 비모수통계분석, 비모수적검정에 대해

  • 1336분 가설검정 3비모수적인 통계방법/카이제곱 검정/기대빈도/대응 2-표본 검정

    책갈피 : [00:01] 비모수통계분석, 비모수적검정/[04:54] 비모수적 통계방법 표/[09:10] 기대빈도 계산/[09:36] 기대빈도 교차표/[10:25] 카이제곱 통계량/[10:41] 통계프로그램 실행/[10:45] 비모수 검정 - 레거시 대화상자 선택/[10:58] 카이제곱 검정 선택/[11:06] 기대범위에 대해/[12:02] 지정한 범위 사용 체크/[12:33] 기대값에 대해/[13:36] 정확 선택/[13:43] 점근적/[14:00] 정확/[14:18] 몬테카를로/[14:49] 옵션/[14:56] 기술통계, 사분위수/[15:19] 결측값/[16:06] 멘델의 법치 연습문제/[18:52] 멘델의 법칙 통계프로그램으로 실행/[19:06] 변수 이름 지정/[19:48] 데이터 - 가중치 케이스 선택/[20:01] 빈도변수 이동/[20:10] 비모수 검정 - 레거시 대화 상자/[20:22] 카이제곱 검정 선택/[20:38] 비율 입력/[20:42] 결과 확인/[22:56] 비모수검정의 표/[23:16] 부호수위검정에 대한 실습/[23:51] 레거시 대화상장 - 대응2 표본 비모수 검정 선택/[24:01] 검정유형 살펴보기/[28:09] 정확 선택/[29:13] 옵션 선택/[32:37] 변수값 레이블 입력/[33:02] 레거시 대화 상자 - 대응 2 표본 선택/[33:16] 검정 쌍 이동/[33:28] McNemar체크/[33:35] 옵션 - 기술통계 체크/[33:50] 결과 확인

  • 1427분 부호검정부호검정/Wilcoxon 부호 순위 검정/Mann-Whitney 검정/Kruskal-Wallis 검정

    책갈피 : [00:05] 부호검정 실습/[00:54] 변수 이름 지정/[01:40] 대응 2 표본 비모수 검정 선택/[01:50] 검정 쌍 이동/[02:04] 부호 체크/[02:16] 결과 확인/[06:20] 대응 2 표본 비모수 검정 선택/[06:32] 개, 고양이 검정 쌍 이동/[06:42] Wilcoxon 선택/[06:46] 기술 통계량 선택/[06:54] 결과 확인/[09:05] 불확실, 이상이 있을 경우 독립 2표본 사용/[09:47] 레거시 대화 상자 - 독립 2표본 비모수 검정 선택/[09:59] 살펴보기/[10:09] 그룹화 변수/[10:44] 검정 유형/[12:14] 정확 살펴보기/[13:08] 옵션 살펴보기/[13:31] 독립2 표본 가설검정/[13:55] 검정해보기/[14:26] 독립 2 표본 선택/[14:38] 검정변수 이동/[14:56] 그룹화 변수 선택/[15:22] 검정 유형 선택/[15:26] 결과 확인/[16:42] k-표본의 경우/[18:22] 독립 k 표본 비모수 검정 선택 /[18:39] 살펴보기/[21:27] 실행/[21:45] 코딩바꾸기/[21:52] 변환 - 순위 변수 생성/[22:22] 변수 이동/[22:27] 순위 1을 할당할 값 지정/[22:43] 결과 확인 /[23:08] 독리 k 표본 비모수 검정 선택/[23:22] 그룹화 변수 선택/[23:30] 주의할 점/[24:22] 범위지정 입력/[25:07] 결측값/[25:11] 결과 확인

  • 1529분 분산분석 1대응k표본:: 코크란의 Q검정/프리드만의 순위에 의한 이원배치 분산분석/분산분석-모수적/일원배치분산분석 이론, 프로그램설명

    책갈피 : [00:02] k-표본의 경우/[00:06] 순위에 의한 이원배치 분산분석/[00:18] 레거시 대화 사장 - 대응 k 표본 비모수 검정 선택/[03:17] 변수값 레이블 지정/[04:19] 대응 k 표본 선택/[05:06] 코크란의 Q통계량/[07:20] 정확 설정/[07:47] 통계 선택/[08:15] 검정변수 이동/[08:29] 결과 확인/[09:48] 프리드만의 검정 예제/[11:01] A,B,C 세 개의 대비된 그룹의 순위/[12:16] 유의수준 5%에서/[12:43] 새로작성 - 데이터/[13:38] 대응 K 표본 비모수 검정 선택/[13:58] 검정변수 이동/[14:15] 정확, 통계 선택/[14:47] 결과 확인/[15:43] 분산분석 학습/[17:38] 일원 분산 분석 선택/[21:17] 종속 목록 이동/[21:59] 데이터 구조 및 분산분석표/[22:31] 일원배치 분산분석표/[24:18] 일원 분산분석 대화상자/[24:29] 요인 - 학년 선택/[24:39] 대비 - 다항 체크/[25:34] 등분산을 가정함 체크

  • 1641분 분산분석 2일원 분산 분석/기술통계/분산의 등질성 검정/분산 분석/다붕 비교/동일서브세트/일변량 분석/오브젝트 간 효과 검정/다변수변량분석

    책갈피 : [00:12] 옵션 살펴보기/[01:19] 학년별 키차이 가설 검정/[01:30] 일원 분산 분석 선택/[01:39] 요인 - 학년 선택/[01:58] 사후분석 체크/[02:07] 통계 체크/[02:18] 결과 확인/[06:28] 일반 선형 모형 - 일별량 선택/[06:41] 종속변수, 모수요인 이동/[07:00] 주효과와 검정만이 가능한 이원분산분석표/[07:28] 반복이 없는 이원분산분석/[08:34] 반복이 있는 이원분산분석/[09:35] 일변량 분석 선택/[09:50] 모형 설정/[10:11] 유형 - 주효과 선택/[12:30] 대비/[14:16] 도표 살펴보기/[15:07] 사후분석 살펴보기/[16:54] 저장 살펴보기/[18:40] 옵션/[19:39] 반복이 없는 분산분석 연습과제/[20:07] 일변량 분석 선택/[20:22] 모형 - 사용자 정의 선택/[21:07] 결과 확인/[23:24] 반복이 있는 이원분산분석의 데이터 구조/[23:54] 예제 표/[24:34] 반복이 있는 이원분산분석의 연습과제/[25:05] 일변량 분석 선택/[25:18] 종속변수, 모수요인 이동/[25:36] 사용자 정의 - size, area/[26:30] 결과 확인/[28:38] 다변량 분석 선택/[29:00] 측도 설정/[29:11] 모수요인 이동/[29:24] 다변량 분석 선택/[29:34] 종속변수, 모수요인 이동/[29:44] 요인 및 공변량 이동/[30:00] 대비 살펴보기/[32:00] 도표 살펴보기/[36:07] 다변수변량분석(MANOVA) 연습과제/[37:14] 데이터 코딩/[38:31] 측도 변경/[39:22] 결과 확인

  • 1726분 군집분석 1계층적 군집/Kmean 군집 결과의 평가/군집분석-2단계군집/평균분석

    책갈피 : [00:14] 군집분석이란/[01:33] 측도 - 척도 선택/[01:44] 분류분석 - 계층적 군집분석/[03:02] 케이스 레이블 기준변수/[03:18] 통계량/[03:45] 소속군집/[05:01] 방법/[05:55] 측도/[09:03] 결과 확인/[15:07] 동일한 내용으로 군집분석 실행/[15:14] 표준화된 변수/[15:17] 기술통계량 - 기술통계 선택/[15:31] 변수 이동/[15:45] 결과 확인/[15:57] 분류분석 - K-평균 군집분석 선택/[16:07] 변수 이동/[16:24] 저장 - 소속군집 체크/[16:34] 군집 수 입력/[16:51] 결과 확인/[20:37] 평균분석 선택/[20:47] 종속변수 이동/[20:56] 독립변수 이동/[21:12] 옵션 통계량 선택/[21:41] 결과 확인/[23:29] 기술통계 선택/[24:01] 계층적 군집분석 선택/[24:23] 군집방법 선택/[24:31] 단일 해법 체크/[24:58] 결과 확인

  • 1822분 군집분석 2K-평균 군집분석/계층적 군집 평가/2단계 군집 분석/판별 분석

    책갈피 : [00:00] k-min 군집방법/[00:10] 분류분석 - k 평균 군집분석/[00:20] 변수 이동/[00:28] 저장 - 소속군집 선택/[00:51] 결과 보기/[01:26] 평균분석 선택/[02:01] 분산분석표 에타 체크/[02:26] 종속 변수 이동/[02:28] 결과 확인/[03:11] 계층적 군집 평과/[03:15] 평균분석 선택/[03:24] 독립변수 이동/[03:31] 결과 확인/[05:29] 이단계 군집분석 실행/[05:52] 이단계 군집 선택/[06:00] 연속형 변수 이동/[06:09] 군집 기준 선택/[06:23] 군집 수 입력/[06:38] 작업 데이터 파일 선택/[06:53] 결과 확인/[09:06] 판별분석 학습/[09:13] 분류분석 - 판별분석 선택/[09:31] 데이터 살펴보기/[10:44] 판별분석 선택/[10:58] 집단변수 이동/[11:07] 범위지정 입력/[14:36] 분류 - 사전확률 선택/[14:59] 저장 - 모두 체크/[15:09] 통계량 체크/[15:31] 결과 확인/[20:54] 데이터 보기 살펴보기/[21:26] Dis1_2 판별분석 하기

  • 1927분 의사결정나무의사결정나무를 이용한 분류 분석을 진행합니다.

    책갈피 : [00:01] 의사결정나무를 이용한 분류분석/[00:25] 측도, 레이블 값 변경/[00:37] 의사결정나무 살펴보기/[00:46] 종속변수 선택/[01:06] 성장방법/[01:15] 기준 알아보기/[01:47] 변수 데이터 살펴보기/[02:35] 데이터 보기/[03:14] 분류분석 실행/[03:20] 의사결정나무 선택/[03:25] 결과 보기/[03:51] 의사결정나무 예제/[04:03] 레이블 값 보기/[04:52] 분석 - 의사결정나무 선택/[05:01] 성장방법 - 종속변수 선택/[05:32] 기준 - 최소케이스 수 입력/[05:57] 옵션 - 모든 범주에서 동일 선택/[06:11] 결과 보기/[09:17] Bad에서 Good으로 가중치/[09:22] 의사결정 나무 선택/[09:22] 옵션 - 사용자 지정/[09:39] 결과 확인/[10:37] 의사결정나무 선택/[10:39] 범주 선택/[10:56] 체크/[11:05] 출력결과 선택/[11:14] 도표 - 이득 선택/[11:22] 결과 확인/[13:35] CRT를 이용한 의사결정나무 만들기/[14:41] 값 레이블 살펴보기/[15:14] 의사결정나무 선택/[15:22] 종속변수, 독립변수 이동/[15:30] CRT선택/[15:41] 기준 - 최소 케이스 수 입력/[16:24] 출력결과 - 통계량/[16:33] 결과 확인/[20:24] 의사결정나무 분석/[20:31] 결측값이 유무 확인/[20:39] 분석 - 기술통계 선택/[20:45] 결과 확인/[21:05] 빈도분석 선택/[21:12] 변수 이동/[21:20] 결과 확인/[21:43] 의사결정나무 선택/[21:51] 종속변수, 독립변수 이동/[22:16] 부모노드 변경/[22:23] 결과 확인/[23:24] CRT사용/[23:27] 의사결정나무 선택/[23:33] CRT선택/[24:04] 출력결과 - 통계량 선택/[24:33] 결과 확인

  • 2027분 데이터 검증, 다차원척도데이터 검증/다차원척도ALSCaL/다차원척도 Proxscal/다차원척도 - 비계량 MDS

    책갈피 : [00:00] 규칙을 설정하고 자료검정하기/[00:17] 변수데이터 살펴보기/[01:55] 0보다 작은 값 확인/[02:00] 검증 - 검증 규칙 정의 선택/[02:05] 단일-변수 규칙 살펴보기/[02:37] 유효한 값 선택/[03:27] 규칙정의/[04:28] 교차-변수 규칙 살펴보기/[04:36] 규칙 정의/[05:01] 검증하기/[05:02] 검증 - 데이터 검증 선택/[05:10] 케이스 식별자 변수/[05:21] 단일-변수 규칙/[06:10] 교차-변수 규칙/[06:25] 결과 보기/[08:28] 다차원척도법 학습/[09:03] 척도 - 다차원척도법 선택/[09:20] 거리 살펴보기/[09:42] 행렬선택/[10:36] 모형/[11:03] 옵션/[11:13] 스트레스 수렴/[11:24] 결과 확인/[13:18] 다차원척도법 선택/[13:23] 옵션 - 개별 개체 도표 선택/[14:52] 다차원척도법 (PROXSCAL)/[15:09] 다차원척도법 살펴보기/[15:53] 근접도 이동/[16:03] 모형 선택/[16:25] 상삼각 행렬 체크/[16:56] 결과 확인/[19:55] 순서 척도/[20:20] 다차원척도법 (ALSCAL)/[20:34] 변수 이동/[20:50] 행렬형태 - 정방비대칭형 선택/[21:25] 옵션 - 집단 도표/[21:48] 결과 확인/[24:12] 다차원척도법 선택/[24:34] 근접도 이동/[24:41] 모형 - 형태 선택/[25:17] 도표 선택/[25:34] 결과 확인






본 강의 수강생들의 추가구매가 가장 많은 학과.