Kruskal-Wallis 검정은 세 개 이상의 독립 그룹의 중앙값 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이는 일원 분산 분석 과 동등한 비모수적 분석으로 간주됩니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 Kruskal-Wallis 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. Stata에서 Kruskal-Wallis 테스트를 수행하는 방법 이 예에서는...
McNemar 테스트는 쌍을 이루는 데이터 간의 비율에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용할 수 있는 테스트입니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 McNemar 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Stata의 McNemar 테스트 연구자들이 특정 마케팅 비디오가 특정 법률에 대한 사람들의 의견을 바꿀 수 있는지...
카이제곱 적합도 검정은 범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 카이제곱 적합도 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Stata의 카이제곱 적합도 검정 이 테스트를 수행하는 방법을 설명하기 위해 1988년 미국 여성의 노동 통계에 대한 정보가 포함된 nlsw88...
카이제곱 독립성 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 카이제곱 독립성 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Stata의 카이제곱 독립성 검정 이 예에서는 1978년의 74개 자동차에 대한 정보가 포함된 auto 라는 데이터 세트를 사용합니다....
다중 선형 회귀는 여러 설명 변수와 응답 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용할 수 있는 방법입니다. 불행하게도 회귀 분석에서 자주 발생하는 문제는 이분산성(heteroscedasticity) 으로 알려져 있으며, 측정된 값의 범위에 걸쳐 잔차의 분산이 체계적으로 변화하는 경우입니다. 이로 인해 회귀 계수 추정치의 분산이...
다중 선형 회귀는 여러 설명 변수와 응답 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용할 수 있는 방법입니다. 불행하게도 회귀 분석에서 자주 발생하는 문제는 이분산성(heteroscedasticity) 으로 알려져 있으며 , 측정된 값의 범위에 걸쳐 잔차의 분산이 체계적으로 변화하는 경우입니다. 이분산성이 존재하는지 확인하는 데 사용할...
Fisher의 정확 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 일반적으로 2×2 테이블에서 하나 이상의 셀 개수가 5보다 작은 경우 카이제곱 독립성 검정 의 대안으로 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 Fisher의 정확한 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Stata의...
Friedman 테스트는 반복 측정 ANOVA에 대한 비모수적 대안입니다. 각 그룹에 동일한 대상이 나타나는 3개 이상의 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 Friedman 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Stata의 Friedman 테스트 이 예에서는 4가지...
Levene의 검정은 두 개 이상의 그룹이 동일한 분산을 갖는지 확인하는 데 사용됩니다. 많은 통계 테스트가 그룹의 분산이 동일하다는 가정에 의존하기 때문에 이는 통계에서 널리 사용되는 테스트입니다. 이 튜토리얼에서는 Stata에서 Levene 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Stata의 Levene 테스트 이 예에서는 성별에...