첫째, 기초통계의 경우 양/순서질/비순서질, 그리고 범주, 비범주로 나누어 각각을 표로 요약해 보았다. 이것은 별첨목록을 통해 문항별로 확인가능하다.
둘째, 로짓분석의 경우, 온라인 쇼핑몰의 구매경험 여부는 온라인 쇼핑몰에 대한 선호도/ 선호쇼핑몰이 욕션이나 지마켓인 경우/온라인 쇼핑몰의
만약 종속변수 y가 연속적이지 않다면?
왠지 선택의 문제를 다루고 싶을 때.. (가구의 주택소유여부, 기업의 Stock Option 부여 여부, 개인의 흡연 여부..)
우리는 종속변수를 0 또는 1로 coding. (binary choice)
y의 예측값은 선택확률의 의미를 가지게 됨.
이 경우, 문제가 생긴다. (Linear Probability Model)
Heteroskedast
(2) Tobit Model: ln(월평균 사교육비)=f(.)
분석 논문의 Tobit Model에서는 표준화 계수의 영향력은 Probit Model에서 도출된 결과와 거의 동일한 결과는 보여준다. 즉 독립변수의 상대적인 영향력은 부모 학력>편입계획유무>강의태도>성별>고등학교 과외경험유무>수능백분위 성적 평균>대학생활만족도>중위권 대
Logistic Regression & Probit Regression by SPSS
I. Logistic regression
A. Extension of multiple regression but the dv is categorical
B. Value being predicted represents a probability, and it varies between 0 and 1
C. Possible to use categorical ivs (dummy coded, but won’t here)
D. Key concept: logit
1. natural logarithm (ln) of the odds
2.
3. Therefore, prob success + ? + + + +
E. SPS