4-2(g) 샘플데이터(잠정)과 적용통계기법

샘플데이터는 계속 수정중에 있습니다...

 

I. 다음은 귀하께서 직장생활을 하면서 평소 느끼고 계시는 사항에 관한 것입니다.

귀하의 생각과 일치하는 번호에 00 표하여 주십시오.

 

1. 귀하는 지금의 회사에서 근무하는 데 보람과 긍지를 느끼고 있습니까?

①매우 그렇지 않다 ②그렇지 않다 ③그저 그렇다 ④그렇다 ⑤매우 그렇다

 

2. 귀하의 임금 보수체계에 만족하십니까?

①매우 그렇지 않다 ②그렇지 않다 ③그저 그렇다 ④그렇다 ⑤매우 그렇다

 

3. 귀하의 월평균 급여액은 얼마나 됩니까?      만원

 

II. 다음은 여가활동에 관한 사항입니다.

 

1. 귀하는 여가를 어떻게 보내고 있습니까?(2가지를 선택하세요)

① 독서 ② 스포츠 ③ 영화감상 ④ 낚시

⑤ 등산 ⑥ 음악 감상 ⑦ 여행 ⑧ 기타 (_____)

 

I. 다음은 응답자 본인의 개인적 사항에 대하여 묻습니다. 해당란에 0 표하여  주십시오.

 

1. 귀하의 성별은? ① 남자 ( ) ② 여자 ( )

2. 결혼여부는 ? ① 미혼 ( ) ② 기혼 ( )

3. 귀하의 연령은? (      세)

4. 귀하의 학력은??

① 고졸이하고졸 이하( ) ② 전문대졸이하전문대졸 이하( ) ③ 대졸이하대졸 이하( ) ④ 대학원졸 이상( )

 

5. 귀하의 근무경력은?

① 1년이하 ② 1년이상-3년미만 ③ 3년이상-5년미만 ④ 5년이상

 

6. 입사한 날짜는 언제입니까? ---- 년 —월 — 일

 

다음 문제를 해결하고자 할 때 어떤 기법을 사용하면 될까요?

 

문제1. 남녀별 급여차이가 있습니까?

문제2. 성별과 급여는 어떤 상관이 있습니까?

문제3, 남녀별 취미생활은 차이가 있습니까?

문제4. 성별과 취미생활은 어떤 상관이 있습니까?

문제5. 연령과 급여는 어떤 상관이 있습니까?

문제5. 연령과 성별은 급여에 얼마나 영향을 미칩니까?

* 이런 유사한 문제는 우리 주변에 너무나 많이 있습니다. 

 

 

문제1. 남녀별 급여차이가 있습니까?
[답] t 검정을 적용합니다. 남녀별(2 그룹) 급여(연속변수)의 차이를 분석하는 것이니까

     "두 그룹의 평균치 차이검정"을 하는 t 검정을 합니다.
     참고: 왜 t 검정을 합니까? 관련 통계량이 t 분포를 하니까요...
            그럼 t 분포를 알아야 겠네요...

문제2. 성별과 급여는 어떤 상관이 있습니까?

[답] 이번에는 성별과 급여의 상관관계를 구하는 것이니까, 상관분석을 하면 되겠지요?(땡, 틀렸습니다.)

      t 검정을 적용합니다.(문제1과 같이)
      성별과 급여의 "상관"을 질문하고 있지만, 그건 어떻게 보면 말장난일수도 있습니다.
      이렇게 주어진 문제에 맞는 기법을 적용해야 합니다.

문제3, 남녀별 취미생활은 차이가 있습니까?
[답]남녀별, 2그룹의 차이이니까 t 검정(문제1과 같이) (땡, 틀렸습니다.)

     취미생활은 평균값을 구할 수 없으니 카이제곱검정을 해야 합니다.

문제4. 성별과 취미생활은 어떤 상관이 있습니까?

[답] 성별과 취미생활 상관관계를 구하는 것이니까 상관분석을 하면 되겠지요?(땡, 틀렸습니다.)

     이것 또한 어떻게 보면 말장난입니다. 상관분석은 두개의 연속변수의 경우에 적용합니다.
    취미생활은 평균값을 구할 수 없으니 카이제곱검정을 해야 합니다.

문제5. 연령과 급여는 어떤 상관이 있습니까?

[답] 연령과 급여는 둘 다 연속변수이니까 상관분석을 합니다.(딩동댕, 참 잘했어요)

문제5. 연령과 성별은 급여에 얼마나 영향을 미칩니까?
[답] 회귀분석을 합니다. 종속변수 y는 급여이고, 여기에 영향을 미치는 변수, 독립변수로 연령과 성별을 사용하여 회귀분석을 합니다.

 

참고:

R에서 각종 통계분석은 R 설치할 때 기본적으로 설치되는 {stats} 패키지를 이용합니다.

 

t검정 => t.test( )

상관분석 => cor.test( )

회귀분석 => lm( )

카이제곱분석 => shisq.test( )

를 사용합니다.

 

survey_nh.csv

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