SPSS24 [독립표본T검정] 인천광역시 소득 데이터 SPSS 분석 안녕하세요. 인문계공돌이입니다. 오늘은 인천광역시 소득 데이터를 가지고 독립표본 T 검정을 해보겠습니다. 데이터 데이터는 공공데이터포털에서 제공하는 인천광역시 소득 데이터입니다. 라이센스 및 데이터 설명은 위와 같습니다. 연구가설 인천광역시 소득 데이터 중 성별에 따라 평균소득이 유의한 차이가 있는지 알아보겠습니다. 귀무가설 : 성별에 따라 평균소득은 유의한 차이가 없다. 대립가설 : 성별에 따라 평균소득은 유의한 차이가 있다. 데이터 핸들링 데이터는 위와 같이 여러 파일들로 나뉘어져 있는데 이를 Python을 이용하여 합쳤습니다. 다음에 합치는 코드를 보여 드리겠습니다. 저는 합친 파일을 사용하여 분석했습니다. 독립표본 T 검정 메뉴에서 분석 > 평균 비교 > 독립표본 T 검정을 클릭합니다. 검정변수에.. 2021. 8. 3. [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. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
