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요인분석(Factor Analysis)

4. 요인분석(Factor Analysis) 개념: 다수 변수들의 관계(상관관계)를 분석하여 변수들의 바탕을 이루는 공통차원들(common underlying dimensions)을 통해 해당 변수들을 설명하는 분석. 분석목적:다수의 변수들을 소수의 요인들(factors)로 축약하는 데에 목적이 있음. 이때 요인분석을 하기 위한 변수는 반드시 등간/비율척도에 의해서 분석이 가능. (ex. 분석이 가능한 변수-5점 리커트 척도로 측정한 조직몰입과 관련된 25문항) 분석 결과 및 해석에 대한 예시 – 소비자들의

카이스퀘어 검정(Chi Square)

3. 카이스퀘어 검정(Chi Square) 개념: 주어진 데이터가 명목척도인 비 연속적 범주로 구성되어 있을 경우, 두 독립변수의 분포 차이의 유의도를 검정하는 분석. 분석목적: 독립변수와 종속변수가 명목척도일 때, 각 변수 집단 간의 유의한 차이를 알아보기 위하여 사용되는 분석. 이때 독립변수와 종속변수는 모두 두 개 이상의 집단변수이어야 함. (ex. 독립변수-성별(남/여), 종속변수-제품속성(브랜드/가격/디자인/품질)) 조건 – 사례수가 30보다 커야 함. –

단일변량 분산분석 (ANOVA)

2. 단일변량 분산분석(ANOVA) 개념: 독립변수 내의 세 집단 이상의 평균을 비교하는 방법. 분석목적: 한 요인(변수) 내에 있는 세 개의 집단 이상이 종속변수의 평균이 통계적으로 유의미한지를 파악하기 위해 사용되는 분석. 이때 독립변수는 세 개 이상의 집단이어야 함.(ex. 학력의 초등학교 졸업 이하/중학교 졸업/고등학교 졸업/대학교 졸업 이상) 분석 결과 및 해석에 대한 예시 – 학력(명목척도)에 따른 직무만족도(등간/비율척도)의 차이

NEWEST_001_T-검정

1. T-검정(T-test) 개념: 독립변수 내의 두 집단의 평균을 비교하는 방법. 분석목적: 두 집단 간 평균의 차이가 통계적으로 유의미한지를 파악하기 위해 사용되는 분석. 이때 독립변수는 두 개의 집단이어야 함.(ex. 성별의 남자/여자, 학력의 저학력/고학력) 분석 결과 및 해석에 대한 예시 – 성별(명목척도)에 따른 직무만족도(등간/비율척도)의 차이 [성별에 따른 직무만족도 차이]   남(n=169) 여(n=227) t 직무만족도 1 3.73ª 4.30