목차 일부
第1章 多變量分析이란? - MULTIVARIATE DATA ANALYSIS
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
1. 多變量分析이란? ... 6
2. 多變量分析 技法의 分類 ... 7
3. 變數의 測定單位 ... 9
4. 相關分析의 離散尺度 修正係數 ... 12
(1) 分布가 다른 變數 間의 相關係數의 比較 ... 12
(2) 測定尺度에따라 ...
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第1章 多變量分析이란? - MULTIVARIATE DATA ANALYSIS
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
1. 多變量分析이란? ... 6
2. 多變量分析 技法의 分類 ... 7
3. 變數의 測定單位 ... 9
4. 相關分析의 離散尺度 修正係數 ... 12
(1) 分布가 다른 變數 間의 相關係數의 比較 ... 12
(2) 測定尺度에따라 變하는 相關係數의 크기 ... 13
(3) 離散尺度 修正係數의 活用 ... 15
5. 分析結果의 解釋 ... 16
6. 假說檢定이란? ... 17
7. 新製品 Z에 대한 說明 ... 22
(1) 新製品 Z ... 23
(2) 硏究의 目的 ... 23
(3) 硏究方法 ... 23
(4) 消費者 / 마케팅믹스에 대한 21개의 設問內容 ... 24
(5) 實驗室 硏究 ... 28
第2章 要因分析 - FACTOR ANALYSIS
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
1. 要因分析이란? ... 39
2. 要因分析의 目的 ... 39
3. 要因分析의 類型 ... 42
4. 要因分析의 種類 ... 43
5. 要因分析의 假定 ... 44
6. 要因分析의 適用可能性 點檢 ... 47
7. 要因分析의 節次 ... 53
(1) 第1段階:最初要因의 抽出 ... 54
ㄱ) 主對角成分要因抽出法 ... 54
ㄴ) 共通要因抽出法 ... 56
(가) 主軸要因抽出法 ... 57
(나) 反復主軸要因抽出法 또는 最小自乘抽出法 ... 60
(다) 最尤推定要因抽出法 또는 Rao의 正準要因抽出法 ... 62
(라) 알파要因抽出法 ... 65
(마) 映像要因抽出法 ... 66
(바) 非加重最小제곱抽出法 ... 68
(사) 一般化된 最小제곱法 ... 69
ㄷ) 두 最初要因 抽出方法의 比較 ... 70
(2) 第2段階:要因 數의 決定 ... 72
(3) 第3段階:要因의 回轉 ... 81
ㄱ) 要因行列의 回轉方法 ... 82
(가) 直角回轉方法 ... 83
(나) 非直角回轉方法 ... 86
(다) 其他의 回轉方法 ... 87
ㄴ) 回轉方法의 選擇 ... 88
(4) 第4段階:結果의 解釋 ... 92
8. 要因分析의 妥當性과 信賴性의 點檢 ... 102
(1) 標本分割法 ... 103
(2) 演繹的 調査 또는 先驗的 調査 ... 103
(3) 合成標本法 ... 103
(4) 信賴係數 ... 104
9. 要因分析의 限界點 및 注意事項 ... 110
10. 要因分析의 報告 要領 ... 112
附錄 Ⅰ:基他 信賴係數들 ... 113
(1) 半分信賴計數 ... 115
(2) GUTTMAN의 半分信賴計數 ... 116
(3) 類似模型 ... 118
(4) 完全類似模型 ... 119
附錄 Ⅱ:SPSS / PC+에서의 要因分析 命令語 ... 120
附錄 Ⅲ:新製品 Z의 要因分析 課題 ... 124
參考文獻 ... 125
第3章 回歸分析 - SIMPLE AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
1. 回歸分析이란? ... 138
2. 回歸分析의 目的 ... 139
3. 單純回歸分析 ... 141
(1) 正規回歸模型의 假定 ... 143
(2) 單純回歸係數의 推定 ... 146
(3) 標準回歸係數 BETA ... 148
(4) 總偏差의 分割 ... 149
(5) 單純決定計數 ... 150
(6) 修正決定係數 ... 151
(7) 單純回歸分析에서의 假說檢定 및 信賴區間 推定 ... 152
(8) 相關關係分析 ... 155
(9) 假定의 點檢 및 殘差 分析 ... 159
4. 多重回歸分析 ... 167
(1) 多重線型回歸係數의 計算 ... 168
(2) 標準化된 回歸係數 BETA ... 170
(3) 多重決定係數 r² ... 172
(4) 修正決定係數 ... 174
(5) 獨立變數의 重要性 判定을 위한 檢定統計量 ... 176
(6) 多重回歸分析에서의 基本的인 假說檢定들 ... 181
(7) 追加된 獨立變數의 統計的 有意性의 基準 ... 186
(8) 一連의 獨立變數들이 統計的 有意性 檢定 ... 190
5. 多重回歸模型의 假定 ... 191
6. 回歸模型의 豫測妥當性 檢定 ... 193
(1) 平均제곱殘差 ... 194
(2) 交叉妥當相關關係 ... 195
7. 回歸模型의 選定 基準 ... 197
(1) 前進選擇法 ... 198
(2) 後進除去法 ... 198
(3) 스텝와이즈 選擇法 ... 199
(4) R²- 變化 追跡法 ... 200
(5) 指定包含法 ... 203
(6) 指定除去法 ... 203
(7) 모든 可能한 回歸模型의 分析 ... 203
(8) 블럭方法選擇法과 多數適合解法 ... 204
(9) 最大 多重決定係數法 ... 204
8. 多重共線性의 原因 및 效果 ... 205
(1) 多重共線性의 原因 ... 206
(2) 推定値에 미치는 效果 ... 207
(3) 豫測値에 미치는 效果 ... 208
(4) 母回歸係數의 假說檢定 및 獨立變數의 選擇에 미치는 影響 ... 208
9. 多重共線性의 診斷方法 ... 208
(1) 分散擴大指數의 利用 ... 209
(2) 固有値의 點檢 ... 211
(3) 主對角成分分析法의 利用 ... 213
(4) 多重共線許容値 ... 214
10. 多重共線性의 對處 方案 ... 216
(1) 새로운 觀察値의 追加 ... 217
(2) 獨立變數의 除去 ... 218
(3) 要因分析의 利用 ... 218
(4) 베이지안 推定値의 使用 ... 219
(5) 릿지回歸分析 ... 220
(6) 固有値回歸分析의 使用 ... 220
11. 殘差의 分析 ... 221
(1) 殘差의 分布 ... 222
(2) 時系列 分布 ... 225
(3) 豫測値의 散布圖 ... 226
(4) 獨立變數에 대한 散布圖 ... 228
(5) 獨立變數와 豫測値의 散布圖 ... 229
(6) 部分回歸散布圖 ... 230
12. 異常値의 分析 ... 231
(1) 異常値의 判定方法 ... 235
(2) 異常値의 發生原因 ... 239
(3) 殘差分析에 使用할 수 있는 命令語들 ... 239
13. 假定 違反時의 對處方案 ... 243
(1) 線型關係 假定의 違反 ... 243
(2) 同分散性 假定의 違反 ... 245
(3) 正規分布性 假定의 違反 ... 245
14. 假變數를 利用한 回歸分析 ... 245
(1) 하나의 假變數의 回歸分析 ... 246
(2) 두 개 以上의 假變數를 利用한 回歸分析 ... 249
15. 回歸分析 結果의 報告要領 ... 250
附錄 Ⅰ:殘差의 說明 ... 251
附錄 Ⅱ:多重結晶系數의 種類와 使用法 ... 252
附錄 Ⅲ:SPSS / PC+에서의 回歸分析 命令語 ... 257
附錄 Ⅳ:新製品 Z의 分析 ... 258
參考文獻 ... 259
第4章 多變量分散分析 - MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
Ⅰ. 分散分析 ... 276
1. 分散分析이란? ... 276
2. 分散分析의 目的 ... 277
3. 分散分析과 回歸分析의 關係 ... 277
4. 分散의 分割 ... 279
5. 分散分析의 假定들 ... 280
6. 實驗計劃法 ... 281
(1) 一元分散分析 ... 281
(2) 二元分散分析 ... 283
7. 實驗要素의 選定 方法 ... 285
8. 共分散分析 ... 287
9. 分散分析의 節次 ... 287
(1) 第1段階:分散分析의 適合性 檢定 ... 287
(2) 第2段階:그룹間平均의 差에 대한 檢定 ... 290
(3) 第3段階:對應그룹의 平均의 差에 대한 事後 有意性 檢定 ... 291
10. 從屬變數와 獨立變數의 그룹 間의 關聯性의 程度 ... 294
11. 分散分析의 對照 ... 296
12. 單變量 多重分散分析 ... 298
(1) 두 그룹 間의 平均의 差에 대한 檢證 ... 298
(2) 判別分析의 利用 ... 300
13. 分散分析의 報告 要領 ... 302
Ⅱ. 多變量分散分析 ... 303
1. 多變量分散分析이란? ... 304
2. 多變量分散分析의 假定 ... 307
3. 多變量分散分析과 判別分析의 關係 ... 309
4. 多變量分散分析의 適用 節次 ... 309
(1) 第1段階:多變量分散分析의 適用 妥當性 點檢 ... 310
(2) 第2段階:假定의 點檢 ... 315
(3) 第3段階:MANOVA에서의 統計的 有意性 檢證 ... 327
(4) 第4段階:事後點檢 ... 335
(5) 第5段階:殘差의 分析 ... 347
5. 分散分析과 多變量分散分析의 優位 比較 ... 352
6. 多變量共分散分析이란? ... 353
7. SPSS / PC+에서의 模型 選定方法 ... 359
附錄 Ⅰ:分散分析에서의 檢定統計量의 計算 ... 362
1. 分散分析에서의 檢定統計量의 計算 過程 ... 362
2. 多變量分散分析에서의 檢定統計量의 計算 過程 ... 364
附錄 Ⅱ:SPSS / PC+에서의 AVONA 命令語 ... 366
附錄 Ⅲ:SPSS / PC+에서의 ONEWAY 命令語 ... 367
附錄 Ⅳ:SPSS / PC+에서의 MANOVA 命令語 ... 369
附錄 Ⅴ:新製品 Z의 ANOVA와 MANOVA 課題 ... 373
1. ANOVA 課題 ... 373
2. MANOVA 課題 ... 373
參考文獻 ... 374
第5章 多重線型判別分析 - MULTIVARIATE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
1. 判別分析이란? ... 387
2. 判別分析의 假定들 ... 390
3. 判別分析의 適用節次 ... 393
4. 第1段階:判別函數의 導出 ... 393
(1) 從屬變數의 分類와 獨立變數의 設定 ... 394
ㄱ) 從屬變數의 選擇 ... 394
ㄴ) 獨立變數의 選定 ... 394
(2) 假定의 點檢 ... 395
(3) 標本의 分割 ... 396
(4) 標本의 크기 ... 396
(5) 判別函數에 包含될 獨立變數의 選擇 方法 ... 397
ㄱ) 同時包含法 ... 397
ㄴ) 段階的 抽出法 ... 397
ㄷ) SPSS / PC+에서의 變數選擇水準 使用法 ... 398
(6) 獨立變數의 選定 基準 ... 405
(7) 段階的 變數選擇方法에서 考慮하여야 할 基準들 ... 415
(8) 標本誤謬偏奇와 探索偏奇 ... 419
5. 第2段階:導出된 判別函數의 妥當性 檢證 ... 421
(1) 妥當性있는 判別函數의 導出方法 ... 421
ㄱ) 標本分割法 ... 421
ㄴ) 合成標本法 ... 424
(2) 判別函數의 有意性을 點檢할 수 있는 統計量들 ... 425
(3) 分類結果의 利用 ... 432
ㄱ) 的中率 ... 436
(가) 最大機會確率基準 ... 437
(나) 比例機會確率基準 ... 437
ㄴ) Q-統計量 ... 438
6. 第3段階:判別函數의 解釋 ... 438
(1) 判別函數의 有意性을 檢證하기 위한 統計量의 解釋 ... 439
(2) 個別 獨立變數의 寄與度를 檢證하기 위한 統計量의 解釋 ... 447
(3) 分類 結果 및 的中率의 解釋 ... 458
ㄱ) 的中率 ... 460
ㄴ) Q-統計量 ... 462
7. 보다 나은 解釋을 위한 判別係數行列의 回轉 ... 462
8. 假定의 點檢 및 違反 時의 對處 方法 ... 466
(1) 多變量正規分布의 點檢 및 違反 時 處理 節次 ... 466
(2) 同分散共分散行列 假定의 點檢 및 違反 時 處理 方法 ... 466
附錄 Ⅰ:보다 나은 判別分析을 위한 方法 ... 468
(1) 잭나이프法 ... 468
(2) 行列變換法 ... 470
(3) 잭나이프法과 行列變換法의 用 ... 471
附錄 Ⅱ:SPSS / PC+에서의 判別分析 命令語 ... 471
附錄 Ⅲ:新製品 Z의 判別分析 課題 ... 473
參考文獻 ... 474
第6章 正準相關分析 - CANONICAL CORRELATION ANALYSIS
꼭 알아두어야 할 事項들
用語解說
1. 正準相關分析이란? ... 483
2. 正準相關分析의 目的 ... 487
3. 正準相關分析을 할 때의 考慮 事項 ... 488
4. 正準相關分析의 節次 ... 489
(1) 第1段階:有意的인 正準相關函數의 導出 ... 489
(2) 第2段階:正準相關函數의 有意性 點檢 ... 498
(3) 第3段階:正準相關關係의 解釋 ... 503
5. 正準相關分析의 妥當性 檢證方法 ... 514
(1) 標本分割法 ... 515
(2) 잭나이프法 ... 516
6. 正準相關分析의 限界點 ... 518
附錄 Ⅰ:正準相關分析과 다른 多變量分析 方法과의 關係 ... 520
附錄 Ⅱ:正準加重値의 回轉 ... 523
附錄 Ⅲ:SPSS / PC+에서 正律相關分析을 할 수 있는 命令語 ... 524
附錄 Ⅳ:SPSS Mainframe에서의 正律相關分析의 例 ... 527
附錄 Ⅴ:SPSS / PC+에서의 相關分析의 例 ... 527
附錄 Ⅵ:SAS에서의 正律相關分析의 例 ... 536
附錄 Ⅶ:新製品 Z의 正律相關分析 課題 ... 545
參考文獻 ... 546
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