Ⅰ. 자료의 처리
표본추출과 실제 조사의 과정을 통해 얻어진 원시자료(raw data)들은 구체적인 분석을 실시하기 전에 이용 가능한 형태로 변환되어야 한다.
조사를 통해 자료들을 얻었다고 하더라도 조사 자체가 불완전하거나 자료의 일부 또는 전부를 쓸 수 없는 경우도 있으므로 분석에 사용될 수 있
K = P – Q = 22
유의수준 0.05에서 H0를 기각할 수 있다.
따라서 선형회귀모형에 적합시킬 수 있다.
모든 Xi들이 서로 다르므로 개의 Sij
대립가설 H1 : B>B0일 때 t>t(a, n-2)이면 H0 : B=B0를 기각.
t= 3.589863 > t(0.05, 7)=1.895이므로 귀무가설을 기각한다.
즉, 앞에서 구한
비모수통계를 구분하자면 다음과 같다. 첫째, 표본이 추출된 모집단의 성격에 대해 모수통계의 경우 표본자료가 정규분포를 가정하는 모집단에서 추출되고 표본들이 추출된 모집단의 분산은 동일해야 한다. 둘째, 통계에 사용되는 자료의 성격이 모수통계는 등간 척도와 비율 척도의 자료 분석에 유용
제1절 비모수통계기법의 특성
1. 의의
전통적으로 사용해온 통계적 추론방법은, 표본이 추출된 모집단의 확률분포가 어떤형태 (정규분포, 이항분포등)라고 알고 있는 경우에 이들 분포를 구체적으로 결정짓는 미지의 모수에 관한 추정이나 검정이었다. 이렇게 분포의 형태에 관한 지식은 있으나