통계 검색 결과
7 개의 검색 결과가 있습니다.
통계/R

반복측정 분산분석 in R

반복측정 분산분석은 실험 디자인의 중요한 부분으로 여러 시간 또는 조건에서 동일한 대상을 여러 번 측정할 때 사용됩니다. 이러한 분석은 R에서도 쉽게 수행할 수 있으며, 본 글에서는 그 방법과 해석에 대해 자세히 알아보겠습니다. 목차 1. 반복측정 분산분석 이란 2. R에서 반복측정 분산분석하는 법 3. 분석결과 해석하는 법 1. 반복측정 분산분석 이란 반복측정 분산분석은 동일한 대상에 대해 두 번 이상 측정을 수행하여 발생하는 변동성을 분석하는 통계적 방법입니다. 이 방법은 시간의 흐름에 따른 변화, 치료 전후의 차이 등을 비교할 때 사용됩니다. 기본적으로, 반복측정 분산분석은 개체 내 변동성과 개체 간 변동성을 구분하여 분석합니다. 이를 통해 연구자는 시간 또는 조건의 변화가 주어진 반응에 어떠한 영..

2023. 10. 12. 16:29
통계/R

R을 활용한 Baron & Kenny 매개효과분석 실습 가이드

Baron & Kenny의 매개효과분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 특정 세 번째 변수가 매개하는 정도를 평가합니다. baron & kenny 매개효과분석 이란 R에서 baron & kenny 매개효과분석하는 법 분석결과 해석하는 법 1. baron & kenny 매개효과분석 이란 Baron & Kenny의 매개효과분석은 한 변수(X)가 다른 변수(Y)에 미치는 영향을 특정 세 번째 변수(M)가 어떻게 매개하는지를 평가하는 분석 방법입니다. 본질적으로, 이 방법은 변수 X와 Y 사이의 관계가 M의 존재나 수준에 따라 어떻게 변하는지를 탐색하는 것입니다. 매개 변수 M은 X와 Y 사이의 관계를 설명하거나 강화, 약화시킬 수 있습니다. 이 분석은 심리학, 사회학, 경제학 등 다양한 학문 분야에서 ..

2023. 10. 12. 08:25
통계/R

R에서 K-평균 군집화를 활용한 데이터 분석 방법

K-평균 군집화는 데이터셋을 K개의 클러스터로 나누는 인기 있는 분류 방법 중 하나입니다. 이 방법은 각 클러스터의 중심을 기준으로 데이터 포인트를 그룹화하며, R 프로그래밍 언어를 사용하면 쉽게 구현할 수 있습니다. K-평균 군집화 (K-Means Clustering) 이란 R에서 K-평균 군집화 (K-Means Clustering)하는 법 분석결과 해석하는 법 1. K-평균 군집화 (K-Means Clustering) 이란 K-평균 군집화는 비지도 학습 방법 중 하나로, 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 알고리즘입니다. 이 방법은 각 클러스터의 중심점을 계산하고, 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당하는 방식으로 작동합니다. 클러스터링의 목적은 동일 클러스터 내의 데이터 포인트 간의 거리는 최..

2023. 10. 12. 01:21
통계/R

[R]대응 표본 t-검정 하는 법

대응 표본 t-검정은 통계 분석의 핵심 도구 중 하나로, 두 측정값의 평균 차이를 검정합니다. 이러한 검정은 실험의 효과나 전후의 비교에서 주로 사용됩니다. 목차 대응 표본 t-검정 (Paired Samples t-Test) 이란 R에서 대응 표본 t-검정 (Paired Samples t-Test)하는 법 분석결과 해석하는 법 1. 대응 표본 t-검정 (Paired Samples t-Test) 이란 대응 표본 t-검정은 동일한 표본에서 두 번의 측정을 한 후, 두 측정값의 평균 차이가 0인지를 검정하는 방법입니다. 주로 전후 비교나 실험의 효과를 확인할 때 사용됩니다. 2. R에서 대응 표본 t-검정 (Paired Samples t-Test)하는 법 대응 표본 t-검정은 두 집단 간의 평균 차이를 검정할..

2023. 10. 11. 15:49
통계/R

R에서 데이터 정렬하기

R은 통계 및 데이터 분석의 강력한 도구로 주목받아왔다. 풍부한 패키지와 활발한 커뮤니티 덕분에, 데이터 처리에서부터 고급 분석까지 다양한 작업이 가능하다. 데이터 정렬은 이 작업들의 기초를 이룬다. 목차 R에서 데이터 정렬의 필요성 R의 주요 정렬 함수: order() 와 sort() dplyr 패키지를 활용한 데이터 정렬 고급 정렬 기법 실제 데이터를 활용한 정렬 예제 1. R에서 데이터 정렬의 필요성 데이터 분석의 성공은 대부분의 경우 잘 준비된 데이터에서 시작한다. 데이터 준비는 분석의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 중요한 단계이며, 이 중 핵심적인 요소는 '정렬'이다. 왜 정렬이 중요한가? 먼저, 정렬을 통해 데이터를 체계적으로 관찰할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 날짜별로 정렬된 데이터를 보면..

2023. 10. 2. 09:09
통계/통계이론

왜도와 첨도에 관한 이야기

왜도와 첨도는 데이터의 분포 형태를 나타내는 중요한 통계량입니다. 이를 통해 데이터의 비대칭성과 뾰족함을 평가할 수 있습니다. 이해하면 데이터를 더 깊게 분석하는 데 도움이 됩니다 목차 왜도와 첨도의 정의: 기본 개념 소개 왜도의 해석: 분포의 비대칭성 파악하기 첨도와 분포의 뾰족함: 어떻게 분포의 봉우리를 측정하는가? 왜도와 첨도의 계산: 수식과 예제를 통한 이해 분포의 형태와 왜도, 첨도: 정규분포와 비교하기 왜도와 첨도의 실제 응용: 실세계 예제로의 적용 왜도와 첨도의 중요성: 왜 이러한 통계량을 사용하는가? 왜도와 첨도의 한계: 주의할 점 및 제한 사항 1. 왜도와 첨도의 정의: 기본 개념 소개 왜도와 첨도는 통계학에서 확률 분포의 모양을 설명하는 데 사용되는 두 개의 중요한 척도입니다. 왜도 (..

2023. 9. 23. 15:00