[통계론] [행정통계론] 통계론 SPSSassignment
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작성일 23-03-01 14:58
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대립가설 : 약의 효과(效果), 비타민의 효과(效果), 약과 비타민의 교호효과(效果)가 0이 아니다
3) 분산分析
1) 기술통계량
4) 分析 및 結論(결론)
- 대립가설 : ≠
2) 상관계수
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- 귀무가설 :
1) 가설설정
2) 기술통계
1) 가설설정
2) 교차分析
[통계론] [행정통계론] 통계론 SPSSassignment
4) 分析 및 結論(결론)
3) 分析
군미필 남자의 생활비를 제외한 용돈의 average(평균), 군필 남자의 생활비를 제외한 용돈의 average(평균), 여자의 생활비를 제외한 용돈의 average(평균)
4) 分析 및 結論(결론)
순서
설명
2) 이원변량 ANOVA 결과표
대응표본 통계량에서 보면 두 첨가제에 따른 연비의 average(평균)차가 있음을 알 수 있고 대응표본 검정에서 보면 유의확률이 0.000으로 유의수준 0.05보다 작기 때문에 귀무가설은 기각된다. 따라서 분산分析을 놓고 봤을때 세 집단간의 average(평균)의 차이 없이 같다는 통계적으로 유의미한 결과가 나왔다. 이는 기술통계에서의 average(평균)차가 있지만 표준편차의 차가 그만큼 있기 때문에 이런 결과가 나왔음을 알 수 있다.
1) 가설설정
1) 가설설정
귀무가설 : 약의 효과(效果), 비타민의 효과(效果), 약과 비타민의 교호효과(效果)가 0이다
- 대립가설 : 세 변수의 average(평균)은 다를 수 있다.
2) 대응표본 통계량
1) 기술통계량
교차分析에서 보면 남자(군필 및 군미필)와 여자의 성별에 따른 애인유무가 눈으로 보아도 많은 차이를 보이며 독립임을 알 수 있다. 따라서 두 첨가제에 따른 연 비의 average(평균)은 같지 않다는 통계적으로 유의미한 결과가 나왔다.
분산分析을 통해 보면 집단간 average(평균)의 차에 대한 유의 확률이 0.139로 유의수준 0.05보다 크기 때문에 귀무가설은 채택된다. 그러나 표준편차가 너무 크기 때문에 그다지 신뢰할만한 資料가 되지 못한다.
2) 교차分析
1) 가설설정
3) 대응표본 검정
3) 카이제곱 분포
3) 계수
1) 기술통계량
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4) 分析 및 결과
3. 일원배치 분산分析
1) 가설설정
spss를 이용한 과제
4) 分析 및 結論(결론)
1. 대응표본 t검정
4) 結論(결론)
- 귀무가설 :
4. 이원배치 분산分析
3) 계수
4) 分析 및 結論(결론)
3. 일원배치 분산分析
4) 分析 및 結論(결론)
3) 계수 및 제외된 변수
1) 가설설정
2) 모형요약
1. 대응표본 t검정
1) 가설설정
4) 分析 및 結論(결론)
3) 대응표본 검정
- 귀무가설 : 남녀 성별에 따른 애인유무는 독립적이다
3) 카이제곱 분포
기술통계에서 나타난 資料를 보면 성별에 따라 생활비를 제외한 용돈 average(평균)의 차가 각각 다름을 알 수 있다.
3) 분산分析
2. 독립성 검정
7. 다중회귀分析
다.
2. 독립성 검정
2) 모형요약
4. 이원배치 분산分析
통계, 행정통계, SPSS, 가설검정
6. 중회귀分析
목차
5. 단순회귀分析
spss를 이용한 assignment
2) 기술통계
2) 대응표본 통계량
4) 分析 및 結論(결론)
본문
- 대립가설 : 남녀 성별에 따른 애인유무는 독립적이지 않을 것이다.
Pearson 카이제곱에서 유의확률이 0.369로 유의수준 0.05보다 크기 때문에 귀무가설은 채택되므로 남녀 성별에 따른 애인유무는 독립적이라는 사실이 통계적으로 검정 되었다.
