전체 글348 [카이제곱 검정] 국가건강검진 시력데이터 SPSS 분석 2 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 저번에 국가건강검진 시력데이터 데이터를 가지고 카이제곱 검정을 해봤는데 좀 더 정밀하게 분석해보겠습니다. 연구 복기 저번 연구결과 성별과 녹내장 진료 여부는 관계가 있다고 했습니다. 이번에는 차이가 얼마나 나는지까지 알아보겠습니다. 정밀 카이제곱 검정 이번에는 좀 색다르게 위처럼 데이터를 만들고 분석해보겠습니다. 데이터를 만들기 위해 Python을 사용하였습니다. csv 파일을 불러온 후 SEX오하 GLAUCOMA 변수만 따로 추출하였습니다. 그 후 갯수를 세주는 코드를 짰고 csv 파일로 저장했습니다. 그 결과가 바로 위의 표입니다. 마지막 카이제곱 검정 해석을 위해서 조금 변형을 해줬습니다. 성별의 경우 2가 아닌 0을 여자로 해주었고 녹내장 진료 여부도 0을 있음으로.. 2021. 7. 15. [독립표본 T 검정] 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보 데이터를 가지고 독립표본 T 검정을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 연구가설 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보 데이터 중 경부선과 경인선의 승하차 총 승객수의 차이가 있는지 알아보겠습니다. 귀무가설 : 경부선과 경인선 간 승하차 총 승객수에 차이가 없을 것이다. 대립가설 : 경부선과 경인선 간 승하차 총 승객수에 차이가 있을 것이다. 데이터 클리닝 메뉴에서 데이터 > 케이스 선택을 클릭합니다. 조건을 만족하는 케이스에 체크하고 조건을 클릭합니다. 호선명 = '경부선' | 호선명 = '경인선'.. 2021. 7. 14. [카이제곱 검정] 국가건강검진 시력데이터 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 국가건강검진 시력데이터 데이터를 가지고 카이제곱 검정을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 국민건강보험에서 제공하는 국가건강검진 시력데이터입니다. 변수 설명입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 연구가설 국가건강검진 시력데이터 중 성별과 녹내장 진료여부가 관계가 있는지 알아보겠습니다. 귀무가설 : 성별과 녹내장 진료여부는 관계가 없을 것이다. 대립가설 : 성별과 녹내장 진료여부는 관계가 있을 것이다. 카이제곱 검정 메뉴에서 분석 > 기술통계량 > 교차분석을 클릭합니다. 행에 SEX를 열에 GLAUCOMA를 넣었습니다. 통계량에서 카이제곱을 체크해줍니다. 셀에서 퍼센트 항목에서는 전체를 잔차에서는 수정된 표준화를 표시해줍니다. 최종적으로 확인을 눌러줍니다. 카.. 2021. 7. 13. [상관분석] 서울시 시내버스 노선별 일별 운행거리 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 서울시 시내버스 노선별 일별 운행거리 데이터를 가지고 상관분석을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 시내버스 노선별 일별 운행거리입니다. 라이센스 및 다른 정보들은 위와 같습니다. 연구가설 서울시 시내버스 노선별 일별 운행거리 데이터 중 운행건수와 운행거리 간의 상관관계가 있는지 알아보겠습니다. 귀무가설 : 운행건수, 운행거리 간의 상관관계가 없다. 대립가설 : 운행건수, 운행거리 간의 상관관계가 있다. 상관분석 메뉴에서 분석 > 상관분석 > 이변량 상관계수를 클릭합니다. 변수에 운행건수와 운행거리를 넣고 확인을 눌러줍니다. 운행건수과 운행거리의 상관계수는 0.717 유의확률(양쪽)은 0.000입니다. 운행건수와 운행거리는 높은 .. 2021. 7. 12. 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 ··· 87 다음
