Ⅰ. 통계적 자료 분석
1.기본개념
1)빈도분포 (Frequency distribution)
(1) 개념
어떤 집단에서 측정치를 그 집단의 의미있는 특징을 밝히기 위해 수치들을 정리하게 된다. 이런 수치들의 정리는 여러 가지 통계적 처리를 간편하게 해주며, 연구보고서나 논문에서 원자료를 대신해서 매우 의미있는 역할을
a. 일선판매망(GRASS ROOTS)
제품이나 서비스를 구입하고 사용하는 고객과 직접 접촉하는 일선 판매망(grass roots)혹은 판매요원(sales forces)의 개별 예측치 들을 합성하여 예측치를 구하는 방법
ex)편의점 중국집 등등
* 지역별 특성이 다소 다르게 나타날 수 있기에 해당지역의 사회적 특성
1. 통계학에서 자료의 중심·퍼진 정도 -> 매우 중요
↳ 표본의 중심 -> 모집단의 중심
모집단의 퍼진 정도 -> 표본의 퍼진 정도
계산 가능(구할 수 있음)
↳ 중심 : 평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode)
퍼진 정도 : 범위, 분산, 표준편자(standard deviation),
사분위수 범위(interqua
square 가 0.249 가 나왔다. component1과 component2의 독립변수가 재구매 의향에 영향을 끼친다는 회귀식의 설명력이 24.9%로 낮음을 알 수 있다. 그러므로 재구매 의향에 영향을 끼치는 독립변수들이 component1과 componet2 이외에도 엄청나게 많은 변수들이 존재하는 것을 알 수 있다.
<표7.2>를 보았을 때 component1
표본 평균의 평균은 모집단의 평균과 같다.
E(X) = μ = E(X) = μ x
3. 표본 평균의 표준편차는 모집단의 표준편차를 을
나눈 것과 같다.
4. 모집단의 분포가 정규분포가 아닐 때에도, 표본의 크기
가 커지면, 표본평균의 표본 분포는 정규분포에 근사한다.
이를 중심극한정리(central l
1. 개론
① 대표값:주어진 자료의 분포를 하나의 수치로 표현한 것.
1)평균(Mean):모든 자료의 합을 자료들의 개수로 나눈 값
2)중앙값(median):모집단의 분포에서 정가운데 있는 값
3)최빈값(mode):모집단의 분포에서 빈도수가 가장 높은 값
② 산포도:자료가 중심위치로부터 얼마나 흩어져 있는
대해서는 유의미하지 않은 값이 나타났다.
Tasks of Within-Subjects Effects (Latency : 450-600ms)
Measure: MEASURE_1
Source Type III Sum of Squares df MeanSquare F Sig.
oddball Sphericity Assumed 51.139 1 51.139 4.841 .115
Greenhouse-Geisser 51.139 1.000 51.139 4.841 .115
Huynh-Feldt 51.139 1.000 51.139 4.841 .115
Lower-bound 51.139 1.000 51.139 4.841 .115
1-4) 연구의 이론적 배경
주사전자현미경의 장비의 명칭에서 알 수 있듯이 전자빔을 시료에 주사시켜 필요한 정보를 얻어낼 수 있는 장비이다. 대물렌즈에 의해 시료면에 접속된 전자빔은 이중 편향코일(주사코일)에 의해 시료면의 관찰영역을 종/횡 방향으로 이동(주사)하게 된다. 이중편향 코일에 의
1) 통계의 정의
통계(statistic)라는 말은 두 가지의 의미를 내포하고 있는데, 그 하나는 수치로 표시된 정보이며, 다른 하나는 그러한 정보를 다루는 방법을 지칭한다. 일반적으로 통계학자들은 전자를 통계자료(statistical data), 후자를 통계방법(statistical method)이라고 구분하고 사용하고 있다. 오늘날 우리
Ⅰ. 개요
자료의 수집, 분석, 처리 과정이 아주 큰 의미가 있다. 학습자들은 그들의 생활의 중요한 의미가 있는 실제 상황에서 학교에서 배운 수학적 기능이나 기술을 적용하게 된다. 통계 활동 프로그램의 적용은 가감승제는 물론 비교하고 측정하고, 표를 만들고, 그래프를 그리고, 이 주어진 자료를