獨斷論

비모수nonparametric 상관관계correlation를 계산해보자.주로 Spearman's rho와 Kendall's tau를 이용한다. 언제나 그랬듯이 아래 csv 파일을 받아서 SPSS에서 읽은 후에 np_sales.sav로 저장한다. 아래처럼 보인다면 제대로 된 것이다. model은 자동차 모델이고sales는 자동차 판매량이며mpg는 연비를 나타내고type은 0일때 승용차 1일때 트럭이다.log_sales는 sales 변수를 log-transform해놓은 것이다. 위 데이터는 연비에 따라서 자동차 판매량이 달라지는지 알아본 데이터인데 승용차냐 트럭이냐에 따라 판매 양상이 달라지므로 이 두 개를 달리 고려해야 한다. 그렇게 하기 위해서는 우선 Data > Split Files...를 클릭한다. ..

http://dogmas.tistory.com/365에서 했던 파일을 다시 열고이제 outlier가 제거된 carsales.sav를 가지고 bivariate correlation을 구해보도록 하자.한가지 유의해야할 점은 F-series라는 모델이 outlier 상에 존재함에도 불구하고 아직 연구중이라는 이유로 데이터에 포함시켰으므로 skewness를 가진 데이터이다. 이때는 log transform을 해야만 한다. Log transform 실행하기 Transform > Compute Variables...를 클릭한다. 위와 같은 윈도우가 하나 뜨면Target Variable에다가 log_sales라고 입력하고Numeric Expression에다 Ln(sales)라고 입력한다. Ln()함수는 밑이 e인 자..

Bivariate correlations은 우리말로 상관분석. 두 개의 scale 또는 ordinal 변수 사이에 pairwise associations을 보는 것이며 상관계수가 행렬 형태로 표시된다. 예를들어 자동차 판매원이 자동차를 판매할때 사는 사람의 선호도를 조사하면서 자동차 판매댓수와 자동차연료효율과의 관계를 알고자할때 사용될수 있다. 단순히 상관관계를 계산만 하는 것은 쉽지만 본 사용설명서에서는 아래와 같은 추가적인 작업을 수행하는 것을 알아보기로 한다. outlier가 있을 경우 제거하여 correlation의 p-value가 어떻게 달라지는지를 알아보고 정규분포가 아닐 경우 log-transform을 하여 데이터 가운데 어떤변수가 통계적으로 의미있는 상관관계가 있는지를 찾아보는 과정을 설명..