獨斷論

앞서 Skewness와 Kurtosis와 히스토그램을 계산하고 그려보았는데 이에 대해서 조금 생각해보자. Skewness란 것은 데이터분포가 정규분포에서 얼마나 벗어나 한쪽으로 치우쳤는지를 이야기 해주는데Skewness가 양수이면 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지고 있다는 의미이고Skewness가 음수이면 왼쪽으로 긴 꼬리를 가지고 있다는 의미이다. Skewness가 5.325이므로 이 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지고 있게 된다.즉 위 그림을 보면 선으로 그려진 정규분포와는 달리오른쪽에 데이터가 많이 분포되어 있으므로 skewness가 양수로 계산되었다. 한편 kurtosis가 양의 값으로 크면 클수록 이 분포는 정규분포와 비교하여 높은 peak를 갖고 긴 tail를 갖는다는 것을 보여준다. 여기서 kurt..

SPSS 사용법 - Descriptive Statistics Normality Test (정규분포 테스트) 대부분의 통계분석은 데이터가 정규분포임을 가정하는 경우가 많으므로 분석을 하기 전에 자신이 가진 데이터가 정규분포에서 얼마나 떨어져 있는지 테스트해 보는 것이 중요하다. 우선 "Analyze >> Descriptive Statistics >> Explore"를 클릭하면 아래와 같은 대화상자가 나타난다. 위 그림에 나타난 순서대로 실행을 하면 아래와 여러 결과를 얻을 수 있는데 그 중에서 아래 그림은 test of normality만 표시하였다. 위 표에서 Degrees of Freedom은 16으로 subjects의 갯수를 나타내고 Kolmogorov-Smirnov test statistics의 값..