728x90 things30 앱크리틱 탐구 앱크리틱 탐구 매거진 1. 앱 살펴보기 처음 앱을 분석할 때 배경지식이 없는 상태에서 시작하는 것이 좋다. 사용자의 눈으로 앱을 바라봐야지 좋은 사용경험과 나쁜 사용경험을 구분할 수 있다. 다른 사람이 쓴 분석글이나 관련 자료를 읽다 보면 앱에서 제공하는 기능들이 당연하게 느껴져 무심코 지나갈 수 있다. 이를 방지하기 위해서 평소 자주 쓰는 서비스의 경우 원래 습관대로 쓰면서 좋다고 느끼는 부분이 있을 때마다 화면을 캡처해놓는다. 처음 사용하는 서비스의 경우 앱 내 기능들을 배운다는 마음으로 하나씩 둘러보면 좋다. 캡처를 할 때 주의할 점은 좋다고(혹은 나쁘다고) 느꼈던 부분만 캡처하는 것이 아니라, 경험한 지점까지 앞뒤로 연속적인 과정까지 캡처하는 것이다. 다 기억할 수 있다면 좋겠지만 긴 시간(필자의.. 2021. 10. 24. 4. 데이터 연산 및 문자 변수 추출 (1) 오류값 찾기와 결측치 처리 1) 편집-찾기 해당데이터 입력 후 8찾기 2) 변수보기 창에서 결측값 없음 클릭 -> 이산형 결측값 8 입력 변수명 입력 - 문항, 변수, 내용, 결측치 처리 입력 - 결측치 처리란? 무응답을 컬럼 내의 지정된 수치로 입력 응답거부(98), 무응답(99) 둥으로 지정 - 결측치 처리 이유 실제 조사에서 100% 응답을 받아내기란 어려우므로, 무응답 한 부분의 경우 분석에서 자동 제거하여 분석함 100% 응답이 아닐 경우 자료 자체를 제거하기도 함 - 이상치와 오류값 이상치: 응답은 정확하나, 동떨어진 값 (예>한국 성인남자 키와 몸무게를 측정하는데, 최홍만 선수의 키와 몸무게가 있을 경우) 오류값: 응답범주 외의 수치가 입력된 경우 (예> 응답이 2번까지만 있는데 2이.. 2021. 10. 21. 3. 상관분석, 회귀분석 자료의 유형에 따른 분석 방법의 결정 독립변수 범주형 연속형 종속변수 범주형 교차분석 로지스틱 회귀(시험에 안나옴) 연속형 T검정, 분산분석 상관분석, 회귀분석 독립변수: 연속형 종속변수: 연속형 상관분석 (1) 피어슨 상관계수 두 범주형 변수 간의 연관성 검증 => 교차분석(카이제곱 검정) 두 연속형 변수 간의 선형 연관성을 나타내는 측도 => 상관계수 상관계수 = 상관계수 결과표 - 분석 > 상관분석 > 이변량 상관 (Pearson) 1) 가설설정하기 귀무가설: 선형 연관성은 없다 대립가설: 선형 연관성은 있다 2) 분석-상관분석-이변량 상관 3) 변수= 전기료, 가스비 설정하고 (Pearson)랑 양측 선택 4) 도출 결과 유의수준 0.05 > 유의확률 0.000 => 귀무가설 기각 즉, 유의수준 .. 2021. 10. 21. 2. 평균 비교_평균 분석, T검정(일표본,독립, 대응), 분산 분석(일원배치, 이원배치, 다원배치-> 사후분석) 자료의 유형에 따른 분석 방법의 결정 독립변수 범주형 연속형 종속변수 범주형 교차분석 로지스틱 회귀(시험에 안나옴) 연속형 T검정, 분산분석 상관분석, 회귀분석 독립변수: 범주형 종속변수: 연속형 집단의 수가 2개인 경우 = T검정 집단이 1개=> 일표본 T검정 집단이 2개 두 집단이 서로 독립인지=>독립표본 T검정 집단이 2개 서로 짝을 이루고 있는지=> 대응표본 T검정 집단이 3개이상 = 분산분석 집단을 나타내는 변수인 요인의 수가 1개=> 일원배치 분산분석 집단을 나타내는 변수인 요인의 수가 2개=> 이원배치 분산분석 집단을 나타내는 변수인 요인의 수가 3개=> 다원배치 분산분석 -> 사후분석 (1) 평균분석 (2) 일표본 T검정 => 특정 변수에 대한 각 그룹별 기술통계량 구함 (3) 독립표본 T.. 2021. 10. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 8 다음 728x90
