한 밀레니얼의 일기

요인분석: 여러 변수를 소수의 요인으로 축약하기 위한 방법. 변수는 메트릭 변수여야 하며 100개 이상이 바람직하다. 변수의 수보다 관측치의 수가 10배 이상인 것이 바람직하다. 요인분석의 종류 탐색적 요인분석: 사전 전제 없이 어떻게 변수가 모이는지 확인하기 위한 것. 확인적 요인분석: 동일한 construct를 측정하는 항목들이 서로 모이는지 확인하기 위한 것. 요인분석의 목적 변수들 속에 내재된 변수간 차원을 밝히기 위한 것(R-type) 여러 상이한 개인을 유사 집단으로 묶기 위한 것(Q-type) 다중공선성을 없애기 위한 것 타당성을 저해하는 변수를 없애기 위한 것 Eigen value: 요인의 설명력을 나타내는 값, 어떤 요인에 대한 요인적재값의 제곱의 합이다 Communality: 각 변수의..

카이제곱 독립성 검정: 명목 척도로 수집된 두 변수의 관계를 조사하는 것. 검정 순서는 일반적인 가설 검정 단계와 동일하다. 가설과 유의 수준 결정: 카이제곱 분포는 항상 단측 검정으로 유의 수준을 양 옆으로 나누는 경우는 없다. 귀무가설: 두 변수는 서로 독립적이다. 대립가설: 두 변수는 서로 독립적이지 않다. 검정 통계량 결정: 명목 척도로 수집된 두 변수의 관계를 조사할 때 카이제곱 독립성 검정을 사용한다. 교차분석표가 제시되는 경우에도 카이제곱 독립성 검정을 사용하는 것으로 우선 생각해봐야 한다. 교차분석표: 두 가지 기준으로 측정된 값들의 실측값과 기댓값의 빈도를 나타낸 표 관찰빈도: 실제로 관측된 값 기대빈도: 두 변수의 관계가 독립적인 경우 기대되는 값 기대빈도 계산 공식: 해당 행의 관찰빈..

집단의 평균 차이를 검정하는 순서는 지난번 확인한 가설 검정의 단계와 동일하다. 최근 경영지도사 30점 문제에서는 대부분 문제를 10점짜리 소문제로 나누어 제시하므로 제시하는 소문제에 맞게 나누어 기재하면 된다. 가설과 유의 수준 결정 검정 통계량 결정 기각역 결정 검정 통계량 계산 통계적 의사결정 단일 표본 t 검정 : 모집단과 표본 집단의 차이를 확인하는 것. 문1. 2018년 경영지도사 30점 문제 과거 고객센터의 하루 평균 불평 건수는 20건으로 확인된다. 소비자 만족도 향상을 위한 일련의 노력 이후 하루 평균 불평 건수가 감소했을 것으로 예상된다. 최근 25일간의 데이터를 보았을 때 하루 평균 불평 건수는 16건, 표준편차는 4건으로 확인하였다. 이때 하루 평균 불평 건수는 감소했다고 할 수 있..

가설 검정 절차 직접 계산하는 경우 가설과 유의 수준 설정 검정 통계량 결정(Z, t, 카이제곱, F) 기각역 결정 검정 통계량 계산 통계적 의사결정 검정 통계량이 기각역에 위치하는 경우 귀무가설을 기각한다. 검정 통계량이 기각역에 위치하지 않는 경우(채택역에 위치하는 경우) 귀무가설을 기각할 수 없다. SPSS를 사용하는 경우 가설과 유의수준 결정 자료 수집 분석 방법 결정 유의 확률 확인 통계적 의사결정 유의 확률이 유의 수준보다 작은 경우 귀무가설을 기각한다. 유의 확률이 유의 수준보다 큰 경우 귀무가설을 기각할 수 없다. 관련 용어 정리 가설 귀무 가설: 영가설, H0, 기존의 주장. 대립 가설: H1, 연구자가 증명하려고 하는 새로운 주장 오류 1종 오류: 귀무가설이 참인데도 기각하는 경우(ex..

관련 용어 정리 표본 분포 Z 분포: 표본 평균의 확률 분포. 모분산을 알거나 n>30일 때 사용, 좌우대칭 평균차이(일, 독립, 대응표본), 비율차이(단일집단, 두집단) 검정에 사용 Z 분포 활용을 위해 평균의 검정통계량을 도출할 때는 표본 오차(x̅-μ)를 표본 표준편차(σ/√n)로 나눈 다. 이를 통해 값은 평균이 0이고 분산이 1인 정규분포로 표준화된다. Z=(x̅-μ)/(σ/√n) t 분포: 표본 평균의 확률 분포. 모분산을 모르고 N=신뢰 구간의 길이 수식으로 풀어쓰면 E>=2*Za½*σ/√n이 된다. 이를 표본의 크기 n 기준으로 정리하면 다음과 같다. √n>=2*Za½*σ/E n>=4*(Za½)²*σ²/E² 참고로 Za½값은 신뢰 수준이 90%일 때 1.65, 95%일 때 1.96, 99%..

기술통계: 수집된 자료를 수학적으로 분석하여 그 특성을 기술하는 것.(ex. 전수조사) 전수조사 비표본 오류: 자료 수집 과정에서 발생하는 각종 오류. 비표본 오류의 종류 불포함 오류: 표본틀이 불완전한 경우 무응답 오류 조사 현장 오류: 조사원에 의해 실제와 다른 결과가 발생하는 경우 자료 처리 및 분석 오류: 에디팅, 코딩 과정에서 실제와 다른 값을 입력하는 경우 추측 통계: 모집단의 특성을 직접 확인하기 어려운 경우 모집단을 대표하는 표본을 분석하여 모집단의 특성을 추측하는 것.(ex. 표본조사) 표본조사 표본조사를 사용하는 상황 모집단이 동질적이어서 표본으로 모집단의 특성을 추정할 수 있는 경우 조사 항목이 많고 비표본 오차가 큰 경우 표본이 파괴적이라 전수조사가 불가능한 경우 비밀을 유지해야 하..

자료의 분류 1차 자료: 조사자가 직접 수집하는 자료 1차 자료 수집 방법 관찰법: 대상의 행동패턴을 조사하고 기록하는 것. 장점 정확한 자료를 수집할 수 있다. 세밀한 자료를 수집할 수 있다. 대화가 어려운 경우에도 활용할 수 있다. 단점 행동을 관찰하기 때문에 내면은 알기 어렵다. 많은 대상을 관찰할 수 없어 일반화가 어렵다. 관찰 시점과 기록 시점에 차이가 있어 오차가 발생한다. 유형 공개적 관찰: 피관찰자가 관찰이 진행된다는 것을 아는 것 비공개적 관찰: 피관찰자가 관찰이 진행된다는 것을 모르는 것 참여 관찰: 연구자가 집단에 참여하여 내부에서 조사하는 것 비참여 관찰: 연구자가 집단 외부에서 조사하는 것 체계적 관찰: 사전에 준비된 양식에 따라 조사한 바를 기록하는 것 비체계적 관찰: 준비된 양..

개념적 정의와 조작적 정의: 척도를 개발하기 전 대상의 정의를 명확히 한다. 개념적 정의: 사전 상 정의 조작적 정의: 추상적 개념을 측정하기 위해 구체적으로 정의하는 것. 척도: 일정한 규칙에 따라 대상에 수치나 기호를 표시하는 것. 척도의 분류 명목 척도: 성별 서열 척도: 성적 등수 등간 척도: IQ 비율 척도: 소득 메트릭 척도와 비 메트릭 척도 메트릭 척도(비비교 척도): 절댓값을 가지며 대상 사이를 직접 비교하지 않는 것. 리커트 척도: 설정한 척도값 중 하나를 선택하게 하는 것. 어의 차이 척도: 상반된 형용사를 양 끝에 적어두고 고르게 하는 것, 스타펠 척도: 0점 없이 -5~+5점 중 하나를 선택하게 하는 것. 연속형 척도: 직선 중 해당하는 지점에 표시하도록 하는 것. 비 메트릭 척도(..

조사 설계 방법의 비교 탐색 조사: 문제를 파악하는 사전 조사적 성격의 조사. 주로 정성 조사로 진행된다. 표적집단면접법(FGI, focus group interview): 관련 지식을 갖춘 8~12인을 섭외하여 토론을 진행하는 것. 기술 조사: 현상을 기술하는 조사 주로 정량 조사로 진행된다. 횡단 조사: 단일 시점에서 조사하는 것, 서베이: 다수의 표본을 대상으로 정보를 수집하고 통계를 내 결론을 도출하는 것. 서베이의 분류: 대면, 우편, 전화, 인터넷 서베이의 장점: 광범위한 자료를 수집, 연구 오차 최소화, 내면의 태도 측정 가능 서베이의 단점: 시간과 비용 많이 소요, 조사원의 통제가 어려움, 설문지 작성 지식 필요 조건 적절한 표본을 추출한다. 설문지 작성 요령에 따라 설문을 개발한다. 표본..

마케팅 조사의 절차 문제 정립 조사 설계: 조사 방법을 결정하는 것으로 탐색 조사, 기술 조사, 인과 조사로 구성된다. 자료 수집 자료의 유형: 1차 자료, 2차 자료 자료 수집 방법: 관찰법, 서베이법, 실험법 표본의 추출 방법: 확률 표본 추출, 비확률 표본 추출 척도 구성: 비교 척도, 비비교 척도 설문지 작성: 질문의 신뢰성과 타당성을 고려한다. 자료 정제: 결측치, 무응답 처리 자료 분석 자료 분석 방법: 집단비교검증, 카이제곱검정, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등 결과 해석 및 보고서 작성 조사 계획서에 포함되는 내용 조사 배경 조사 목적과 범위 조사 방법과 자료 자료 수집 방법 자료 분석 방법 조사 일정과 조직 조사 비용 마케팅 조사의 유형 애드혹 조사: 개별 기업의 요청에 따라 실시되는 ..