누구나 생각해볼것이다. 내 시기에 다다른 사람이라면 ..

 

39세의 12월.. 돌이켜보면 29세의 12월이 생각이 난다. 그때도 이러한 감수성에 젖어 있었던것 같네. 대학원을 졸업하고 첫직장의 합격통보를 받았던 시기 정식으로 된 첫직장에서 번돈으로 맞이했던 첫 크리스마스..

 

그로부터 10년이 지났다.. 뭐가 변했을까.. 나에게.. 정리해본다.

 

나이계산이 안된다.. 30살이면 몇년도였는지를.. 지금이 2013년이고 내나이 39이니까. 9를 빼면 2004년이 되겠네.

 

2004년 1월즘에 어렵게 들어갔던 직장을.. 3차까지 면접을 보고.. 난생 처음으로 집단토론 등의 다양한 면접을 거쳐 입사를 했다.. 지금의 GS 리테일.. 1년남짓즈음에 개인적인 이유로 퇴사를 하게 된다. 그게 뭐냐면 블로그 헤쳐보면 다 나오는 알라스카행이다. 아직도 난 의아하다. 내가 왜 거길 선택했을까 ? 준비된 영어성적이 안되서 그랬을까 ? 아니면 정말 난 연어가 좋았던 것일까 ? 아님 30대 초반의 무모한 도전이라고해야 하나. 그러나 지금 시점에서, 아니 49살의 12월에도 마찬가지로 생각할것이다. 내 인생 최고의 경험은 알라스카의 2년이었다고...

 

집의 도움없이 2004년 1년을 버티었다.. 버티었다기보다는 준비를 했다는 말이 맞겠다. 토플을 보고, 회화학원을 다니고 지금도 유명한 삼육 외국어학원.. 끊기 때문인지 뭔지는 모르겠지만 4단계에서 그만두었다. 그리고는 학비를 벌어야 했기에 이일 저일 머리쓰는 일을 많이 했다. 내가 회사 차리면 꼭 직장에서의 경력만 인정해 주는 그런 실수는 하지 않을런다. 회사일이라는것은 매뉴얼이다. 아무리 바보를 갖다 놓아도, 할수 있다는 내 신념이 있기 때문이다.

 

2004년 7월에 I-20가 도착했다. 일명 학교입학허가서 그걸 가지고 비자준비도 해야하고, 이제 정말로 가는구나 싶은 생각이 든다. 모든것은 나혼자 준비했다. 알라스카에 접촉을 한것도 나 혼자, 비자를 신청하고 모든 과정을 진행한것도 나혼자, 그리고 짐도 나 혼자 쌌다.

 

2004년 12월1일 비자 인터뷰가 있는날이었다. 배운건 있어서 여권을 대사관에서 가져가면 합격, 그렇지 않으면 불합격이라고 하였다. 심사관 누구를 만나는가도 관건이라고 하였다. 근데 신경 쓰지 않았다. 심사를 약 3분간에 걸쳐서 했고, 여권을 가져가 버리더라고. 아 이제 합격인가 보다.. "1주일안에 도착할겁니다" 라는 말과 함께. 나는 광화문을 걸었다. 잘하는 짓이겠지.. 하긴 이제 다 결정된건데.. 집에 전화를 걸었다.  엄마는 반기는건지 내내 뭔가 아쉬운건지 모르겠고, 형은 나에게 편도 비행기표를 끊어준다고 하엿다.

 

2004년 12월 17일 저녁 6시30분 대한항공을 끊었다. 그 당시만 해도 인천발 뉴욕을 갈때 앵커리지를 경유해서 갔다. 기름넣고 간다고 하더라고...  이제 남은 시간은 2주정도.. 친구들과도 많이 놀았고, 나름 송년회 겸 이별.. 아니 환송이라고 하나.. 하여간 별의별 이름을 붙여서 술을 마셨다.. 그 당시 친한친구 한명이 강남역에 바를 하나 내었을때라 장소는 더없이 좋았다.

 

그 바 사진도 있었는데 그건 어디로 사라졌나 보다.. 아니 어딘가에 또 잠자고 있을 사진이다. 옆 사진은 그날 송별회를 하는날 2차를 가서 놀았던 사진이다. 내 어깨동무한 친구가 바 사장이고. 그옆이 아직도 변함없는 우정을 보이고 있는 친구, 그리고 그 옆에 학수는 그날 이후로 본적이 없다. 안친해서냐고 ? 볼기회가 없어서라고 말하고 싶다.

 

이날 오랜시간 술을 마신걸로 기억이 된다. 그리고는 떠난다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

아직 남아있는 KE 마일리지다. 유효기간 적용적에 쌓여진거라 평생 안없어진다고 한다. 근데 어쩌나 난 이미 아시아나만 타는걸, 카드적립도 아시아나만 한다는걸..

 

그렇게 한국을 떠난다.. 30살 처음에..



:

국내를 둘이 여행가는건 아마 처음이지 싶다. 그간 매번 형네 가족과 함께 다니다 보니 결혼후 처음이 아닌가 싶다.

 

몇번 안되는 여행 그래도 매번 외국을 나가다 보니 국내는 말만 많았지. 사실 처음의 여행

 

간략한 기록을 남겨보려 한다. 물론 언제나 그랬듯이 사진은 많이 없다.

 

아침 일찍 (09:00) ㅋ 나와서 출발해서 겨울 옷좀 보려고 여주 아울렛 들렸더니 웬걸 10:00 오픈이라 약간 기다려야 함. 오랜만에 주차장이 텅빈모습을 보고 어디에 주차를 해야 할지 고민했음..

 

항상 가면 가는곳이 정해져 있어서 후다닥 가봤더니 오늘은 별거 없어서 스타벅스에서 크리스마스 음료랑 푸드 먹고 쿠폰받고 평창 시장으로 고고씽..

 

여주에서 평창시장을 가려는데 아무래도 초행길이다보니 네비를 틀었더니. 고속도로 조금 안내하다가 국도로 안내를 하더라고.. 근데 국도가 고지가 높아서 기름 많이 먹은거 같음..

 

평창시장 가서는 사진 몇컷 찍었는데 일요일이라 그런지 휑한 모습이었는데 시장 안쪽으로 들어가보니 몇군데 문을 열었더라구요..

 

 

 

할머니 사진 찍는거 보시더니 움찍 하시더라구요. 한두번 찍힌거 아니실텐데.. 그래도 일요일 시장에서 제일 분주한 집이더라구요.  

 

 

간판 한번 올려줍니다. 진짜 가격이 압권입니다.. 가보신분들은 알겠지만.. 안가보신분들 정말 깜놀하실 가격입니다..

 

 

 

저게 손맛인가요 ?  ㅋㅋㅋㅋ

 

 

 

제일먼저 맛본게 메밀 동동주.. 근데 큰 기대를 해서 그런지 일반 막걸리랑 맛이 똑같더라구요.. 알고보니 메밀 함량 3.5% ㅋㅋㅋ

 

 

요게 메밀전병.. 가장 맛있던것인데.. 신김치, 청양 등등 다져서 넣었는데 그맛이.. ^^

 

 

요것은 배부름에도 불구 하고 시켰던 묵사발..배부름에도 한그릇 다 먹음...

 

마찬가지 묵사발...

 

전체적으로 배터지게 먹었음에도 불구하고.. 가격이 10,000원 ....ㅠㅠ .. 이제 메뉴가격 계산 되시겠죠 ?

 

여기서 나와서.. 다시 이효석 생가 본다고 갔는데.. 진짜 볼게 없더라구요.. 아마도 메밀꽃이 없는 시기에 가서 그랬겠지요 ? 그래도 길따라 산책좀 하다가.. 숙소로 갑니다..

 

숙소는 알펜시아 홀리데이인 스위트로 햇는데 조식포함 할인 등등 ihg 멤버쉽해서.. 10만원에 해결했네요.. 객실이 처음에 들어갔을때 방충망이 떨어져서 프론트 전화하니 친절히 방을 바꿔주더라구요.. 은근 업그레이드 기대했는데.. 그냥 바로 윗방으로 안내해주더군요.. 뭐.. 둘이 자는데 업그레이드 까지 욕심낼 필요는 없다 싶구요..

 

가는날이 바로 스키장 가오픈 하는날이라서 몇명이 슬로프를 내려오는데 그다지 타고 싶지는 않고, 그 예전 알라스카에서 설원보드 타던게 생각이 나더라구요..

 

저녁시간이 다 되어서 그 유명하다던 대관령 한우타운으로 갑니다.. 호텔에서 한 7키로 정도 되는데 멀지는 않습니다만.. 가봤더니 가격이 우리집 옆 사송동 한우집보다 비싸더군요.. 그리고 맨 부채살만 늘어놓고.. 그러다보니 아무리 일요일이라지만 사람도 없고...

 

하여간 농협인가에서 한다던데... 그리고 소값도 많이 떨어졌다던데.. 좀 합리적인 가격이었으면 하는 바램을 가지고.. 다른 맛집으로 이동합니다.. 어디선가 본 오삼불고기를 파는 고향이야기로 가서. 정말 맛나게...^^ 먹고 호텔로 돌아왔습니다.

 

호텔에서는 미리 준비한 칭타오 큰병 3개는 있는데 안주가 없어서 특산물 매장에서 오징어 두마리를 사서 전기 오븐에 구워서 맥주를 먹습니다... 아 좋네요... 이게 힐링이지... 뭐 다른게 없네요...

 

먹다가 잠듭니다.....

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아침에 일어나자 마자.. 배가 무진장 고파서 조식쿠폰을 들고 몽블랑 레스토랑으로 향합니다.. 오... 생각외로 음식이 많네요... 제가 좋아하는 만다린도 있고.. (한 3그릇 먹음) ... 우리는 ihg 멤버라서 체크아웃도 2시간 연장...그래서 조식을 한 두시간은 먹은거 같아요.. 배터질때까지..ㅋㅋ

 

그리고 객실 들어와서... 한시간 더 잡니다..ㅋ 그리고 12시가 다 되어서 출발을 하는데.. 정말 강풍이 부네요... 차가 밟아도 안나가는게 이런 느낌이구나...

 

하면서 집으로 향하고.. 또 다음을 기약하네요...

 



:

항상 사람은 우선순위라는게 있습니다.

 

대부분의 우선순위가 뭘까요 ? 아마 처해진 상황에 따라 달리 생각이 들겠지요.

 

그래도 대부분의 경우 돈 버는 일이 우선순위가 아닐까 합니다. 그런 경우가 없어야 겠지만 아픈경우 돈이고 뭐고 몸이나 나았음 하는게 우선순위일테구요..

 

몸이 회복되고 나면 치유하는데 돈을 너무 써서 돈이 벌렸으면 하는게 또 우선순위구요..

 

부정하는것도 아니고 저도 당연히 그렇지요..

 

사진을 좋아한다고 사진기도 3개나 가지고 있으면서 지금 사진기를 꺼내보니 지난 7월에 부산에서 찍은 이후로 없네요. 정말 좋아는 하는건지 아니면 폼만 잡을려고 하는건지 모르겠네요. 그렇게 오래된 내 사진기를 보면 또 뭔가 측은한 생각이 들어서 몇컷 찍었습니다.

 

그 유명한 프랭크님이 그러시죠 사진을 잘찍는거랑 좋아하는건 다르다고요

 

이건 비단 사진뿐만이 아니라 무슨일에서도 마찬가지일것 같아요. 잘하는거랑 좋아하는거.. 무슨관계가 있을까는 뭐 굳이 설명을 안해도 다들 아실겁니다.

 

전 사진을 좋아합니다. 보는것보다는 찍는것을요.. 좋아하다보면 항상 애정이라는게 생기고 더 알려고 하고.. 그래서 조금씩 잘하게 되나봅니다.

 

그간 우선순위에 참으로 많이 밀려 있던 사진.. 겨울도 오고 조금씩 눈도 흩날리고.. 조금 찍어줘야 겠습니다.

 

 

폼잡는다고 산바닥에 엎드려뻐쳐 하고  찍은사진입니다. 온통 낙엽투성이더라구요.

 

 

이건 중간을 포커싱한거구요

 

 

이건 뭐 그냥 소나무 있길래 찍었는데 솔색이 안나오고 덕분에 하늘구경만 한 컷입니다.

 

뭐랄까.. 아직 필름 사진을 찍고 있다보니 디지털 카메라 한컷 누르는것도 쉽지는 않네요. 웬지 필름 한장이 날라가는듯 해서 그런가요.. 좀 아깝다는 느낌, 그래서 나름 한컷 한컷 심오하게 촬영은 하는데 결과물은 ㅋㅋㅋ

 

그래도 잼납니다.. 사진... 



:

갈대는 흣날리는데 그 위로 해는 강렬히 비춰지네요.


그 해사 미워서 흑백 처리 해버렸습니다. ^^





:

정리를 잘 해놓으신분이 계셔서 좀 퍼왔습니다. ~ 제일밑에 출처 있습니다. 가서 보셔도 될듯이요 ~



1. 개념신뢰성과 AVE를 구하기 위한 선행계산

 

AMOS 출력물에서 표준화람다 값으로

표준화람다의 합의 제곱

표준화람다제곱의 합

측정오차분산의 합

출력물에는 표준화 람다값만 제시됨

 

 

2. 위의 결과물에서 요인 A 의 예시 

 

1) 표준화람다의 합의 제곱

결과물의  각 관측변수의 표준화람다 값을 모두 더한값 2.286 이고

이를 제곱한 값  5.226 


2) 표준화 람다의 제곱의 합

각관측변수의 표준화람다 값을 제곱한 것

첫 번째 관측변수 0.663 제곱하면 0.440 이 계산되어지고

각각의 관측변수 제곱한 값을 다 더하면 1.757


3) 측정오차

1 에서 표준화람다 제곱한 값을 뺀것으로

첫 번째 표준화람다 제곱한 값은 0.440  이고

1 에서 빼면 0.560 입니다.

각각의 계산된 값을 더하면 1.243 입니다.

 

 

4. 요인 A 를 공식에 넣어 계산

 

1) 개념신뢰성 공식

 


 

 

 

2) AVE 공식  




 

 

5.  요인 A 의 결과

 

개념신뢰성은 


 

AVE 는 





:

날씨가 추웠다 따뜻했다. 옷 맞추어 입기가 힘드네요. 


코트를 들고 나가려니 오바고, 얇은옷은 추울것 같고.. 에이 그냥 참아버리자.. 라는 심상으로 감기가 걸린듯 합니다. ^^


아마 대부분 이시점에 논문심사 1차정도 되는것 같습니다. 


내내 손놓고 계시다가 급하게 번갯불에 콩 볶아 드시듯이 진행하시는분도 계시고, 본인이 책을 감싸안고 노력하시다가 안되서 메일 주시는 분도 계시네요. 간혹은 잠수부를 만나셔서 다시 통째로 연락주시는 분도 계시구요


저는 블로그 마케팅도 모르고, 네이버 앞에 어떻게 나와야 하는지도 잘 모릅니다. 그저 아는거라고는 태그를 써서 글 쓴다는거, 그거 하나네요. 간혹 저도 논문통계라고 치고 들어가보면 많은 분들이 진행을 하고 계시고, 이것도 규모의 경제인지 열심히 활동하시는 몇분들의 글이 몇페이지까지 올라와 있네요. 


블로그로 통계를 시작한지가 5년째 되어가는데 그때보다는 확실히 많이 늘어난게 사실입니다. 그러다 보니 의뢰주시는분들도 당연히 가성비라고 해야하나요..ㅋ 가격대비 질이 높은것으로 찾아다니시는것 같습니다. 


사실 통계 돌리시는분들 다 아시겠지만 데이터만 똑같다면 그 누가 돌린들 다른값이 나오겠습니까~ 다 같은 값 나오는거지요. 단지 거기서 어떤 해석을 하느냐가 아마 조금씩 상이하지 않을까 합니다. 그러나 설계는 다르다고 봅니다. 분석이야 똑같겠지만 분석에 대한 설계는 어떻게 잡느냐에 따라서 전체값에 큰 영향을 미치게 됩니다. 


이 연구는 A분석을 통해서 B값을 산출해 내야하는데 B분석을 통해서 A값을 산출해 낸다면 난감하겠지요.


운이 좋으면 의뢰주시는 분도, 심사하는 교수님도 이 값이 맞는 값인지 틀린값인지 모른채 논문이 퍼블리쉬 될수도 있습니다. 근데 거의 인생의 한번의 학위인데 남이 봤을때 챙피한 논문을 만드는건 아니라고 봅니다. 


그래서 항상 저는 메일 주시는 분들께 강조합니다. 비용만을 생각하신다면 저보다는 다른 많은 분들이 저렴하게 진행하고 계시니 찾아보셔도 될겁니다. 저보다 더 잘해드리고 더 저렴한 가격을 받으시는 분들도 분명 있을겁니다. 하지만 세상에 공짜는 쉽지가 않더라구요. 저도 물건 하나 살때 꼭 이리저리 비교해보고 가장 저렴한것을 사곤 했는데. 그게 항상 좋은 결과를 내놓지는 않더군요. 


나름 지식산업구매와 제품구매와의 비교가 어색할지는 모르지만 모든것에는 다 이유가 있는것 같습니다. 


오늘 만난분이 조절회귀를 설계 하신분인데, 분석하신 분이 매개회귀결과를 보내놓고 조절회귀라고 내용을 써서 보내셨더라구요. 더군다나 만난분은 그걸 조절회귀로 알고 저한테 설명을 해달라 하시더군요. 여기서 만난분이 누군지 당연히 밝히지도 않았을뿐더러 그분을 험담하는것도 아닙니다. 그분에게 글로 써서 다른분들에게 도움이 되도 되겠냐는 허락까지 받고 올리는 글입니다. 


처음서부터 차근차근 설명해드리니 제말에 대한 이해보다는 본인 스스로가 한심스럽다며 자책을 많이 하시더라구요.


통계를 맡기는건 몰라서 맡기는 겁니다. 그러니 누구한테 맡기시더라도 알수있게 해석을 아님 설명을 꼭 해달라 하세요. 작은비용 들이는 거 아닌만큼 원하는 결과 나와야지요.


잠자기전에 일기쓰다가 주저리 했네요. 궁금하신 사항 언제든 메일주세요  chsoo.lee@gmail.com





:

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

 

 

 

 



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