전체 글348 [이원배치 분산분석] 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터를 가지고 이원배치 분산분석을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 경기지역경제포털에서 제공하는 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 연구가설 경기지역경제포털에서 제공하는 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터 중 상가수는 성별과 업종에 따라 유의한 차이가 있는지, 상가수에 대해 성별과 업종은 상호작용 효과가 있는지 검증해보겠습니다. 귀무가설 : 성별에 따라 상가수는 유의한 차이가 없다. 대립가설 : 성별에 따라 상가수는 유의한 차이가 있다. 귀무가설 : 업종에 따라 상가수는 유의한 차이가 없다. 대립가설 : 업종에 따라 상가수는 유의한.. 2021. 7. 31. [카이제곱검정] 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터를 가지고 카이제곱검정을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 경기지역경제포털에서 제공하는 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 연구가설 경기지역경제포털에서 제공하는 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터 중 성별에 따라 업종의 분포에 차이가 있는지 알아보겠습니다. 귀무가설 : 성별에 따라 업종의 비율에는 유의한 차이가 없다. 대립가설 : 성별에 따라 업종의 비율에는 유의한 차이가 있다. 카이제곱 검정 업종대분류명을 보면 G도매및소매업이 10.1%로 가장 높고 그 다음 I숙박및음식업점(9.9%), S협회및단체;수리및기타개인서비스업(9.3.. 2021. 7. 30. [기술통계분석] 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터를 가지고 기술통계분석을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 경기지역경제포털에서 제공하는 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 기술통계분석 메뉴에서 분석 > 기술통계량 > 기술통계를 클릭합니다. 변수에 상가수를 넣고 확인을 누릅니다. 상가수의 평균은 10.49개(SD=21.346)입니다. 최소값이 1이고 최대값이 645라 상가수에 큰 격차가 있습니다. 실제 평균은 10.49인데 표준편차는 21.346으로 표준편차가 매우 큰 것을 알 수 있습니다. 결론 기술통계분석으로 최소값, 최대값, 평균, 표준편차를 계산했습니다. 기술통계량에서는 이상치를 발견할 수.. 2021. 7. 29. [정규분포 검토] 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터를 가지고 정규분포 검토을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 경기지역경제포털에서 제공하는 지역별 지역화폐 사용량 및 지역별 소상공인 분포 데이터입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 정규분포 검토 메뉴에서 분석 > 기술통계량 > 기술통계를 클릭합니다. 변수에 상가수를 넣은 후 옵션을 클릭합니다. 분포에서 첨도, 왜도를 선택합니다. 계속을 클릭합니다. 확인을 클릭합니다. 왜도와 첨도 값을 보면 모두 왜도는 절대값이 3을 넘고 첨도 역시 절대값이 8을 넘어 기준을 만족하지 못합니다. 변수는 정규분포를 이루지 못하고 있습니다. 이번엔 로그를 취해서 다시 한 번 보겠습니다. 메뉴에서 변환 > 변수 계산을 클릭합.. 2021. 7. 28. 이전 1 ··· 29 30 31 32 33 34 35 ··· 87 다음
