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SPSS

20회차 속성과정|전체 : 12시간 8분|회차당 평균 : 36분23초
300,000185,000
  • 이용기간 2개월|전문강사 : 최동민
SPSS 사용법 강좌
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 회귀분석범주형 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


스포츠 한국 : [교육]IT전문인력들, 알지오 강의 찾는 이유는?






본 강의 수강생들의 추가구매가 가장 많은 학과.