SPSS

강좌구성
(20강) 전체 : 12시간 8분|평균 : 36분23초

수강기간
2개월

전문강사
알지오 R&D [IT]

SPSS 인강 평생교육원 교육 안내
SPSS는 컴퓨터를 이용하여 복잡한 자료를 쉽게 처리할 수 있도록 만든 통계분석 전문 프로그램입니다. SPSS 는 광범위한 분야의 데이터 입력, 관리 및 통계분석을 목적으로 만들어졌으며, SPSS 는 엑셀과 유사하게 만들어졌다는 점에서 일반 사용자도 SPSS 를 쉽게 사용할 수 있게 만들어져있습니다. 알지오 SPSS 강좌를 통해 자료 입력, 데이터 관리, 표본추출, 외부데이터 처리, 회귀분석(Regression), 다중회귀분석(Multiple Regression), 교차분석, 다항회귀분석(polynomial regression model) 등 다양한 부분을 학습할 수 있습니다.

01.33분 데이터 관리 및 분석 준비
데이터 편집기 (Data Editor)창, 변수보기(Variable View)탭에서 변수 입력, 데이터보기(Data View)탭 값 입력, 변수 끼워넣기, 케이스 끼워넣기, 케이스 바로가기, 케이스 정렬, 데이터전치, 파일합치기, 데이터통합, 파일분할, 케이스선택, 케이스삭제

책갈피[00:15] Version 22/[00:37] 데이터편집기/[03:08] 결측값/[07:50] 우클릭-변수 삽입/[10:26] 케이스 정렬하기/[14:33] 파일 합치기/[19:04] *표시 변수/[25:48] 그룹 비교/[30:18] 케이스의 무작위 표본/[32:18] 케이스 삭제하기
02.40분 데이터 불러오기, 결측값과 이상값, 변수
외부데이터 불러오기, 엑셀데이터 가져오기, 텍스트데이터 가져오기, 결측값 및 이상값 처리, 결측값 처리전과 결측값 처리후 통계량 비교, 변수계산, 조건이 있는 변수계산, 변수의 재분류-같은 변수로 코딩 변경, 변수의 재분류-다른변수로 코딩 변경

책갈피[00:01] 데이터 불러오기/[00:11] 파일-열기-데이터/[04:12] 변수이름/[08:53] 빈도표 표시/[17:34] 대상변수/[21:40] 종합변수/[30:54] 빈도 분석/[34:40] 명목 척도/[40:14] 코딩 재분류
03.41분 가중치부여방법, 기술통계분석, 빈도분석
가중치부여방법, 기술통계분석, 빈도분석에 대해 설명하고 실습합니다.

책갈피[00:01] 가중치 부여하기/[00:29] 변환-변수계산/[03:31] 가중 케이스 사용않음/[11:23] 기술통계/[17:18] 표준화 값을 변수로 저장/[24:20] 빈도분석/[28:53] 히스토그램에 정규곡선 표시/[34:23] 빈도표 표시/[40:12] 현재 급여에 대한 히스토그램
04.41분 교차분석 가설 검정, 다중응답 이분형 코딩
교차분석 가설 검정, 다중응답 이분형 코딩에 대해 설명하고 실습합니다.

책갈피[00:03] 교차분석 실행/[00:18] 범주형 자료/[04:41] 교차 분석표를 표시하지 않음/[08:03] 카이제곱/[12:35] 명목 대 구간 척도/[22:28] 대립가설 선택/[29:20] 다중반응-변수세트정의/[39:13] 교차분석표 만들기
05.41분 상관계수, 산점도 그래프, 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수, 등간 및 비율척도, 편상관분석, 회귀모형, 선형회귀분석
상관계수, 산점도 그래프, 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수, 등간 및 비율척도, 편상관분석, 회귀모형, 선형회귀분석에 대해 설명하고 실습합니다.

책갈피[00:05] 상관분석/[00:08] 공분산 식/[02:30] 유의한 상관계수 플래그/[05:04] 상관 계수 범위/[10:40] 상관계수표/[12:49] r=0, r=1, 0＜r＜1/[19:27] 상관계수 검정/[26:40] 편상관관계의 분석/[33:36] Y = a + bX/[40:52] 단계적,제거,후진,전진
06.32분 단순회귀분석, 가변수
선형회귀분석 산점도그래프, 수식으로 계산하여 선형회귀식 추정, SPSS를 실행 이상값 확인 쿡의거리, 표준화 잔차, 두개의 변수로 구성된 데이터에서 단순회귀분석 실행, SPSS 실행 결과 해석과 모형요약, 분산분석, 계수표보기, SPSS에서 가변수 코딩, 가변수회귀분석예제

책갈피[00:04] 선형 회귀분석/[03:43] 스튜전트화/[10:28] 단순 산점도/[15:57] 유의수준/[20:19] 분산분석표/[29:36] 종속변수(매출액)/[31:00] 회귀식 추정
07.1시간 7분 다중회귀와 더미회귀
다중회귀모형의 가정, 다중공선성 진단 지표, 변수선택방법으로 모형 선택, 표준화된 회귀, 범주형 회귀분석(최적화 척도법)

책갈피[00:04] 다중회귀분석/[03:31] 다중 공선성/[06:02] 산점도/점 도표/[15:41] 회귀식 추정/[20:41] 재분석/[26:03] 귀무가설/[33:37] 남자집단 회귀식 추정/[40:19] 데이터 미리보기/[46:47] 기술통계/[51:46] 유의수준/[58:05] 반복 히스토리/[01:01:49] 최빈값, 임시범주/[01:04:17] 변환 도표, 잔차 도표
08.1시간 2분 범주형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석
범주형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 회귀계수와 승산비, 로지스틱 회귀분석의 추정과 검정, 요인분석, 타당성 개념, 신뢰성과 타당성, 타당성의 종류

책갈피[00:00] 종속변수/[03:28] 표준계수/[07:31] 로지스트 변환/[11:45] 변수 보기 텝 클릭/[16:46] 분류표/[21:08] q1Y 종속변수 사용/[26:27] 비체계적인 오차/[31:50] 이차원 혼합/[36:35] 급여만족도r44 제외/[43:15] 타당성 개념/[49:28] 요인추출 살펴보기/[55:56] 변수로 저장, 요인 스코어 계수행렬 표시/[01:01:38] 요인 분석 하기
09.35분 요인분석, 추정
요인분석결과의해석, 신뢰성을 점겅한 데이터에 대한 타당성 분석, 추리통계하그 추정량, 통계량, 표본평균의 분포, 모분산의 추정, 점추정, 모비율의 추정, 신뢰구간추정

책갈피[00:03] 성분 행렬/[01:49] 회전 성분 행렬/[03:57] 급여만족 요인 분석하기/[09:51] 통계적 추정의 종류/[13:32] 불편성/[16:17] SE평균 선택/[23:02] 모분산의 추정량/[25:29] 기술 통계 선택/[33:11] 신뢰구간추정
10.29분 T 검정
모평균의 구간추정, 대응모집단의 평균차 측정, 모비율의 신뢰구간, 일표본 T 검정, 독립표본 T 검정, 대응표본 T 검정

책갈피[00:00] 신뢰구간추정/[04:49] 모평균의 신뢰구간(소표본)/[08:11] 통계프로그램 실행/[12:39] 모빌율의 구간측정/[15:34] 모비율 계산법/[19:47] 검정변수 이동/[23:24] 신뢰구간을 정규분포 가정하기/[25:59] 백분율 입력/[26:12] 결과 확인
11.37분 가설검정 1
정규분포에 따르는 검정, 비모수 검정, 귀무가설과 대립가설, 양측 검정과 단측검정

책갈피[00:00] 가설검정 이론 설명/[03:36] 가설검정 순서/[05:32] 양측검정과 단측검정에 대해/[08:16] 정규분포와 중심극한의 정리에 기초한 모평균의 검정/[14:10] 소표본인 경우모평균 가설검정(n이 30개 미만)/[17:40] 백분율 입력/[24:58] 예제 살펴보기/[33:57] 평균 비교 - 독립 표본 T 검정 선택/[34:40] 백분율 입력
12.35분 가설검정 2
평균 및 비율 차이 검정 실습을 진행합니다.

책갈피[00:03] 독립표본 검정/[02:34] 첫 번째 순서/[04:34] 순서2 주어진 가설 검정/[06:00] 예제 풀어보기/[08:08] 텍스트 파일 읽기 선택/[09:24] 몇 개의 행이 한 케이스를 나타내고 있습니까?/[16:25] 독립 표본 T 검정 선택/[23:47] 계산된 유의수준/[27:21] 비모수통계분석, 비모수적검정에 대해
13.36분 가설검정 3
비모수적인 통계방법, 카이제곱 검정, 기대빈도, 대응 2-표본 검정

책갈피[00:01] 비모수통계분석, 비모수적검정/[04:54] 비모수적 통계방법 표/[09:10] 기대빈도 계산/[10:58] 카이제곱 검정 선택/[15:19] 결측값/[19:48] 데이터 - 가중치 케이스 선택/[24:01] 검정유형 살펴보기/[33:16] 검정 쌍 이동
14.27분 부호검정
부호검정, Wilcoxon 부호 순위 검정, Mann-Whitney 검정, Kruskal-Wallis 검정

책갈피[00:05] 부호검정 실습/[00:54] 변수 이름 지정/[01:40] 대응 2 표본 비모수 검정 선택/[06:42] Wilcoxon 선택/[10:09] 그룹화 변수/[14:38] 검정변수 이동/[18:39] 살펴보기/[21:45] 코딩바꾸기/[23:30] 주의할 점
15.29분 분산분석 1
대응k표본:: 코크란의 Q검정, 프리드만의 순위에 의한 이원배치 분산분석, 분산분석-모수적, 일원배치분산분석 이론, 프로그램설명

책갈피[00:02] k-표본의 경우/[03:17] 변수값 레이블 지정/[07:47] 통계 선택/[11:01] A,B,C 세 개의 대비된 그룹의 순위/[14:15] 정확, 통계 선택/[21:59] 데이터 구조 및 분산분석표/[25:34] 등분산을 가정함 체크
16.41분 분산분석 2
일원 분산 분석, 기술통계, 분산의 등질성 검정, 분산 분석, 다붕 비교, 동일서브세트, 일변량 분석, 오브젝트 간 효과 검정, 다변수변량분석

책갈피[00:12] 옵션 살펴보기/[01:19] 학년별 키차이 가설 검정/[06:28] 일반 선형 모형 - 일별량 선택/[10:11] 유형 - 주효과 선택/[20:07] 일변량 분석 선택/[28:38] 다변량 분석 선택/[36:07] 다변수변량분석(MANOVA) 연습과제
17.26분 군집분석 1
계층적 군집, Kmean 군집 결과의 평가, 군집분석-2단계군집, 평균분석

책갈피[00:14] 군집분석이란/[01:33] 측도 - 척도 선택/[05:01] 방법/[09:03] 결과 확인/[15:07] 동일한 내용으로 군집분석 실행/[20:56] 독립변수 이동/[24:01] 계층적 군집분석 선택
18.22분 군집분석 2
K-평균 군집분석, 계층적 군집 평가, 2단계 군집 분석, 판별 분석

책갈피[00:00] k-min 군집방법/[00:10] 분류분석 - k 평균 군집분석/[03:15] 평균분석 선택/[06:38] 작업 데이터 파일 선택/[11:07] 범위지정 입력/[15:09] 통계량 체크/[21:26] Dis1_2 판별분석 하기
19.27분 의사결정나무
의사결정나무를 이용한 분류 분석을 진행합니다.

책갈피[00:01] 의사결정나무를 이용한 분류분석/[03:20] 의사결정나무 선택/[05:32] 기준 - 최소케이스 수 입력/[09:39] 결과 확인/[14:41] 값 레이블 살펴보기/[20:31] 결측값이 유무 확인/[23:24] CRT사용
20.27분 데이터 검증, 다차원척도
데이터 검증, 다차원척도ALSCaL, 다차원척도 Proxscal, 다차원척도 - 비계량 MDS

책갈피[00:00] 규칙을 설정하고 자료검정하기/[03:27] 규칙정의/[06:10] 교차-변수 규칙/[11:13] 스트레스 수렴/[14:52] 다차원척도법 (PROXSCAL)/[16:25] 상삼각 행렬 체크/[24:34] 근접도 이동

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