빅픽쳐를 우연한 기회가 보게 되면서 더글러스 케네디라는 작가의 광팬이 되어버렸다.

더잡을 보고, 템테이션을 읽고 지금 집에 위험한 관계와 모멘토가 나를 기다리고 있다.

누군가는 그런다.. 다 내용이 똑같다고.. 그건 누군가가 하는 이야기고

내가 보는 관점에서 비슷하다면 비슷한 부분도 있겠지만 그게 다 사람 사는 이야기인데 딱히 차별될것은 없지만 심리묘사 극 전개가 사람을 흥미 진진하게 만든다.

요즘 한참.. 그것도 매우 한참 소설을 쉬었다.. 그 쉬는 마음을 다시 열어준 케네디..

뭐랄까.. 책 다보면 저 사람 언제 또 글쓰나 기다리면서 책을 아껴 읽는 마음이라고 할까나

내가 저 상황이라면 어떤 선택을 할수 있었을까를 생각 하게 만드네요..

그리고 오늘 혹시 나에게도 저런일이 닥칠수도 있겠구나 라는 생각 또한요..

우리가 항상 기초가 중요하다고 합니다. 통계도 마찬가지입니다. 기초를 등한시 한채 바로 통계분석 책을 보고 분석만 돌린다면 내가 지금 무슨 분석을 돌리고 있는건지 맞는건지 모르게 됩니다.

왜냐하면 분석도구는 어떠한 숫자를 집어넣도 답을 뱉어내게 되어 있습니다. 왜냐하면 컴퓨터니까 말이죠

변수와 척도가 어떤가에 따라서 분석이 되어질 방법이 달라집니다.

만일 성별에 따라서 양적변수인  만족도가 다를것이다 라는 분석을 하기 위해서 카이검정을 할까요 ? 아니면 t검정을 할까요 ?

무슨 숫자를 집어넣어도 답은 나옵니다.

그 답이 무슨 답인지는 모르겠지만 말입니다.

본론으로 들어갈게요..

카이검정은 두가지 이상의 질적변수를 분석하는 방법입니다. 예를들자면 성별에 따른 통일 찬반여부라던지 연령별에 따른 찬반여부 등을  예로 들수가 있겠네요.

카이검정하고 교차분석하고 많이 헷갈리시는 분들 계신데요. 교차분석을 하고나서 모집단의 상관관계를 검정하는것이 카이검정입니다.

여기서 가장 중요한것인 우리가 쉽게 넘어가는 획득도수와 기대도수입니다. 획득도수와 기대도수가 5보다 작은 셀이 전체의 20%이하여야 합니다. 또한 각 칸에 떨어져 있는 도수는 독립적이어야 하지 그렇지 않으면 카이거정을 적용할수 없습니다.

이를 무시한채 진행되는 연구들이 많이 있으며 이는 주의를 요할필요가 있습니다.

카이검정을 하는 방법은 간단합니다.

기술통계량 - 교차분석 - 행열지정을 하면 됩니다.

통계량에서는 카이제곱과 파이 및 크램 값을 체크해주시고

셀 상자에서는 원하는 유형으로 클릭을 해주세요 일반적으로 관측빈도, 퍼센트는 열을 사용합니다.

그리고 확인을 누르면 쭈르르르르르륵  나오겠지요

그걸 가지고 결과를 보시면 되겠네요

문의사항은 chsoo.lee@gmail.com 입니다

뭐든지 그런것 같습니다. 처음 시작할때는 쉬운것 같다가 하면 할수록 복잡해지고 난해해지고 ..

통계가 그런것 같습니다. 단순 빈도를 통해서 그래프만 나와도 재미난적이 있었는데 이제는 그렇게 싫어했던 수학용어가 복잡하게 얽힌 분석을 하고 있으니 말입니다.

이번에는 공분산분석을 살짝쿵 알아보고 가겠습니다.

공분산분석은 매개변수가 연속변수일때 이의 영향을 통계적인 방법으로 통제하여 독립변수의 효과를 검정하는 것으로서

회귀분석 + 분산분석 이라고 보시면 되겠습니다.

예를들어 교육학 에서 많이 사용하는 사전 사후 검정에 있어서 사전에 공부를 잘했던 아이들은 사후에도 점수가 높을것입니다. 반면에 사전에 공부를 못했던 아이들은 당연히 사후에도 점수가 낮겠지요. 이는 만일 처치효과 즉, 어떠한 방법을 가하였다고 하여도 그 효과로 인해서가 아니라 원래 잘했던 아이들은 잘하고 못했던 아이들은 못하게 나오는것입니다.

따라서 집단별 사전능력이 다르기 때문에 공분산분석에서는 사전점수 즉 집단의 사전능력의 평균이 동일해지도록  회귀식을 이용하여 교정점수를 계산합니다.

분석방법은 전과 마찬가지로 분석-일반선형모형-일변량 으로 들어갑니다.

여기서 사후점수가 종속변수가 될것이며, 공변량은 매개변수인 사전점수를 넣습니다. 그리고 모수요인에 처치방법을 넣게 됩니다.

전과 달리 이번 분석에서는 모형을 제1유형으로 바꿔주셔야 하는데 공변량을 주효과 전에 입력학 결과를 얻기 위해서 제1유형의 제곱합을 선택합니다.

옵션에서 처치법을 평균출력기준으로 넣어주시고 확인을 누르시면 쭈르르르륵 결과가 나옵니다.

결과에서 주요히 볼 내용은 사전능력이 사후점수에 유의한 영향을 미치는가를 보고 사전점수가 사후점수에 미치는 영향을 통제한 후의 사후점수값을 확인함으로서 처치법에 따른 차이가 있는지를 확인 합니다.

문의는 언제든지 chsoo.lee@gmail.com 입니다.

아래글이라 해야하는지 윗글이라 해야하는지 ^^ 모르겠지만 하여간 전글에서 반복설계를 이해하셨다면..

여기서 좀더 분할을 할수 있겠습니다. 말이 어렵지만.. (우리나라 말 정말 어려움)..

쉽게 말해서 전글에서 골프채의 선호도를 분석했다고 하면 골프채의 선호도가 성별에 따라서는 어떻게 다를까 라는 의문이 들수도 있겠지요..

그럴때 사용하는 것인 분할 구획 요인설계 입니다.

분할구획요인설계는 독립변수 중 구획변수가 하나 이상 포함되어 있는 반복설계의 일종입니다. (성태제 교수님).

이를 위한 분석은 전에 언급한 반복측정 분석을 통해서 합니다. 단지 개체간 요인에 성별을 집어넣어서(?) 분석을 하게 됩니다.

옵션에서 기술통계랑과 동질성 검정을 선택하시면 되고.. 확인을 누르시면 쭈르르르륵 결과가 나옵니다.

이러한 분할구획 요인설계는 농학분야에서 시작되었으면 현재 마케팅 방면에서 다양하게 활용되고 있습니다.

문의는 언제든지 chsoo.lee@gmail.com 입니다.

위의 글에도 언급하였지만 의학 및 약학 분야등에서 또 많이 쓰는 연구 중의 하나가 바로 반복설계이다

몸이라는 것이 약한번 먹는다고 낳는게 아니니 반복적으로 처치를 하면서 상황을 보고 이를 통계적으로 검증한다고 해야 할까요 ?

물론 이러한 연구방법은 체육분야에서도 많이 사용되고 있습니다.

그렇다면 마케팅 방면에서는 어떻게 적용할수 있을까요 ?

요즘 한참 골프가 인기를 끌고 있죠 ? 음.. 스크린 골프는 나날이 대박을 이어가고.. 상장도 하고.. 아 좋겠네요..

그와 더불어 골프용품의 인기도 날로 늘어가네요..

근데 우리가 항상 하는 탓이있죠... 골프가 안 맞으면 채가 안좋아서.. 코스가 안좋아서..

그래서 어느정도 실력이 균일한 골프애호가를 대상으로 신제품, 기존제품. 타사제품의 골프클럽은 한달간격으로 시타해보도록 하고 선호도를 측정해봅니다..

세가지 클럽에 대해 애호가의 선호도에 차이가 있는지를요..

그러기 위해서는 반복측정분산분석을 진행해야 합니다.

개체내 요인이름을 지정하고 수준의수는 3가지 이니까 3을 넣으시고 ~

개체내 변수에 반복측정된 종속변수를 넣습니다.

다변량 검정결과에서는 대부분 윌크스 람다 값을 사용합니다. ~

자세한 스크린샷이 없어서 이해하시기가 힘들수도 있겠네요.. 

비가 내릴려고 하나봅이다. 날씨가 꾸물꾸물...  그래도 힘찬 화요일 됩시다

어떤 통계보다 단순하면서 사실상 가장 값에 대하여 강력한 책임을 지게하는 것이 의학통계가 아닌가 합니다.

사실상 가장 많이 의뢰 들어오는 통계가 처치전, 처치후의 검증 통계가 대부분입니다.

혈압약의 투여 효과를 검증하기 위하여 ~

당뇨약의 효과를 검증하기 위하여 ~

이런경우도 있습니다.

우리나라의 위암 발병율 및 발견율이 세계수준과는 어떠한가의 분석도 나올수가 있겠습니다..

위의종류의 의학통계는 t 검정을 통하여 이루어 집니다.

(물론 더 복잡한 경우 다른 분석방법으로 넘어가기도 합니다만 대부분의 의뢰가 t검정이라는 것을 알려드립니다 )

chsoo.lee@gmail.com (문의사항)

통계분석결과에 대한 질문중에서 가장 흔한 질문중의 하나가 유의수준에 대한것입니다.

유의수준이라는 것은 연구자가 지정을 할수 있는것을 말하며, 만일 .05로 잡았을경우 이것이 의미하는 것은 영가설이 진인 표집분포 아래에서 100번 중 5번 이하의 사건이 일어나면 그 사건이 일어날 확률이 극히 낮아 영가설이 아닌 진이 아니라고 판단한 확률을 말합니다. (성태제 교수님)

즉, 만일 고객만족도가 재방문에 영향을 미칠것이다 라는 대립가설에 유의수준 0.01342~ 이 나왔다면 우리는 유의수준 p<.05에서 유의한 영향력을 나타냈다고 합니다. 이는 고객만족도가 재방문에 영향을 미칠 영향이 100번중 99번 이상이라고 본다는 말입니다.

자료분석결과에 따라 유의수준을 변경하거나 유의수준을 %로 나타내는 경우는 잘못된것입니다. 특히, 통계 프로그램에 의하여 계산된 p값을 그대로 유의수준으로 옮겨 적는것 또한 유의수준을 이해하지 못하고 있는 것입니다.

p값이란 그와 같은 통계값이 나올 확률을 의미하는 것이지 어떤 허용하는 판단의 실수 범위를 말하는 것은 아닙니다.

chsoo.lee@gmail.com  (문의사항)

머리가 아프면 두통약을 먹고..

이가 아프면 진통제를 먹고..

어디가 안좋으면 병원을 갑니다.. 가서 뭐가 안좋으면 수술도 하고.. 약도 먹고.. 치료도 합니다..

근데 마음이 아프면 어쩌나요..

혼자 이겨내려고 하고, 술에 의존하고, 울어버리고, 애꿎은 친구한테 연락해서 나힘들다 하고..

마음이 아픈게 결국 신체가 아픈거라 생각하지는 않나요 ?

마음이 그러니까 정신이라는거 우리 신체에 들어가 있는 일부입니다. 아니 전부라고 해도 되겠네요..

손 하나 베면 바로 연고 바르고 밴드 붙이면서 마음한테는 왜이리 인색한지...

뭐를 자꾸 혼자 이겨내려고만 하고.. 아무런 대책도 안 세우고.. 그러다 보면 낳는건지 모르겠네요..

그렇다면 신체가 아픈것도 그냥 내버려 두세요.. 그 상태로 아물어 버릴수 있게요..

내가 가지고 있는 마음을 너무 막 대하지 말았으면 합니다..

겉으로 증상이 안 나타난다고 해서 안 아픈게 아닙니다..

다들 아픈 마음들을 가지고 살아갑니다.. 단지 다른 사람들에게 좋은 모습을 보여주고 싶을뿐.. 그리고 강한 모습을 보여주고 싶을뿐 아닐까요..

세월이흐르고, 환경이 변화하면서 우리 삶도 많이 변해가고 있습니다. 그거에 맞게 내 마음도 많이 변하고 있습니다.

때로는 마음이 적응을 할 시간도 안 줄정도로 급속하게 변하는게 현실입니다.

마음.. 그거요.. 제가 아파봐서 아는데요.. 너무 막 대하지 마시고.. 너무 인색하게 굴지도 마세요..

나의 모든것은 육체.. 신체가 하는대로 사는게 아니라 정신... 마음이 하는대로 살게 됩니다.

월요일 아침부터 무거운 이야기 아닌가 싶은데.. 오늘 제 마음이 이런글을 쓰게 만드네요..

예전 그 노래가 생각나네요. 

화요일에 비가 내리면. 오늘이 딱 그 노래와 어울리지 않나 싶습니다. 

"슬픈 화요일에 비가 내리면.... " 근데 슬픈 화요일은 아니고 뭐랄까 조용한 화요일 정도가 되겠네요

시원스럽게 내리는 비도 아닌것이 부슬부슬 내리면서 사람 애간장을 녹인다고나 할까요..

아침에 근래에 몸이 안좋았던 형하고 커피를 마시면서 이런저런 이야기를 나누었네요. 

사람이 아프면 생각을 많이 하게 되고 변하게 되고, 그리고 건강해지면 또 변하게 되나봅니다.

저도 그랬으니까요..

정확히 13년전이네요. 캐나다에서 유학시절 유일한 교통수단인 자전거 타고 토론토 시내를 활보하던 때입니다.

시간이 소중하다는건 누구나 알고 있는 사실이지만, 시간을 허비하지 말아야 하는것도 알아야 하는 사실이지만 그것 때문에 시간에 쫒기고 살지는 않았나 돌아 봅니다. 

어느누구에게도 이것만큼은 공평한 시간인데 사용하기에 따라서는 큰 차이가 있을수도 있지요. 

하지만 그 모든것도 마음에서 나타나는 차이일뿐 근본적으로 바뀌는 것은 없습니다. 

점점 세상을 알아간다고 할때 또 한번 경각심을 주는 일들이 생기지요. 

세상 살아가는 일에 거만을 떨어서는 안될것 같습니다. 세상과 자연은 언제나 저보다 한수 위니까요