2016-04-05 정량적 데이터 분석 - 연세대학교 정보대학원 수업내용

2016-04-05 정량적 데이터 분석  - 연세대학교 정보대학원 수업내용

Subjective, Objective 데이터를 되도록 포괄하도록 수집하는게 좋아요.

# 리서치 프로포절은 1 Page (미니멈)

 

MeV가 없으면 SPSS를 이용한 Regression Testing.

 

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가이드 라인은 다 알고 있으리라고 생각하고 수업 진행.

가능하면 Mean하고 S.d(표준편차)를 입력하도록 하는 것이 좋음.

 

변수는 동그라미, 측정항목은 박스

 

 

 

수집된 데이터가 얼마나 잘 측정하고 있느냐

 

 

아이겐벨류 1.0 보다 작은데 왜 변수를 쓰는지를 스크리플롯을 활용해서 설명을 해줘야함.

 

스크리 플롯에서 각도가 덜 급격한 부분을 찾아낼 수 있음.

EFA 단계에서 채택을 할 수는 없지만 구조방정식에서 아이겐벨류값 등을 활용해서 하나 정도는 쓸 수 있음.

 

주성분 : principal

고유값 : Eigenvalue

 

두가지 조건을 동시에 이용해서 여기에 맞지 않는 항목은 드랍해야함.

 

위의 표를 최종적으로 제시해야함.

 

항목제거시 크론바 알파 값을 볼 수 있음. 크론바 알파값이 낮을 때 설문 항목 제거를 고려해볼 수 있음.

변수 차원으로 계산하는 것이 필요.

변수간의 Correlation

0.6넘어가면 문제가 있을 수 있음. 변수를 섞거나 빼는 것을 고려해야함.

 

 

 

 

## HW1 관련 3글자 + 영어로 변수 바꿀 것.

논문에 쓸 때 처럼 표를 정리해서 낼 것.

 

*에 따른 P-value 결정

VIF 값이 10 이상이거나, condition indices값이 30이상이면 multicollinearity가 있다. (공선성진단) 0.6 이상일시 해

 

Standardizing IVs

 

위의 절차대로 분석하고 응답자 분석할 것.

 

[고정된 요인수]를 설정하면 변수 개수만큼 나오도록 할 수 있고 이 경우 CFA를 한 번 더 거치면 된다.