의학적 통계

소개글

의학적 통계 레포트입니다.

목차

1.상관분석
①피어슨 상관계수 (Pearson correlation coefficient)
② 스피어만 상관계수 (Spearman correlation coefficient)
③ 크론바흐 알파 계수(Cronbach Alpha) 신뢰도
2.회귀분석:
*회귀분석의 가정
*회귀모형 적합도
3.분산 분석
ANOVA의 종류

본문내용

1.상관분석:
상관분석(Correlation Analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 가지고 있지를 분석하는 방법이다. 두 변수는 서로 독립적인 관계로 부터 서로 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ를 사용한다.

상관관계의 정도를 파악하는 상관계수(Correlation coefficient)는 두 변수간의 연관된 정도를 나타낼 뿐 인과관계를 설명하는 것은 아니다. 두 변수 간에 원인과 결과의 인과관계가 있는지에 대한 것은 회귀분석을 통해 인과관계의 방향, 정도와 수학적 모델을 확인해 볼 수 있다.
단순히 두 개의 변수가 어느 정도 강한 관계에 있는가를 측정하는 단순상관분석(simple correlation analysis), 3개 이상의 변수들간의 관계에 대한 강도를 측정하는 다중상관분석이 있다. 다중상관분석에서 다른 변수들과의 관계를 고정하고 두 변수만의 관계에 대한 강도를 나타내는 것을 편상 관계분석(partial correlation analysis)이라고 한다.
이때 상관관계가 0<ρ≤+1 이면 양의 상관, -1≤ρ<0 이면 음의 상관, ρ=0이면 무상관이라고 한다. 하지만 0인 경우 상관이 없다는 것이 아니라 선형의 상관관계가 아니라는 것이다.

①피어슨 상관계수 (Pearson correlation coefficient)
피어슨 상관계수는 두 변수간의 관련성을 구하기 위해 보편적으로 이용된다.

② 스피어만 상관계수 (Spearman correlation coefficient)
스피어만 상관계수는 데이터가 서열척도인 경우 즉 자료의 값 대신 순위를 이용하는 경우의 상관계수로서, 데이터를 작은 것부터 차례로 순위를 매겨 서열 순서로 바꾼 뒤 순위를 이용해 상관계수를 구한다. 두 변수 간의 연관 관계가 있는지 없는지를 밝혀주며 자료에 이상점이 있거나 표본크기가 작을 때 유용하다. 스피어만 상관계수는 -1과 1 사이의 값을 가지는데 두 변수안의 순위가 완전히 일치하면 +1이고,

참고 자료

없음