통계분석 spss

1) 요인분석 ::끼리끼리 뭉쳤나가 핵심, 따로국밥같으면 요인으로 묶을수가 없음.

- 우울증 문항 3개, 만족도 문항 3개를 측정할때, 그 3개까지 잘 연관되있는지 타당도를 알기 위한 분석

같은 그룹으로 묶인다면, 우울증 측정하기에 타당하다고 결론냄

- 장점 : 추려서 타당도있는 문항 2개만 통계에 돌리면, 분석도 깔끔하고 강력해짐.

- 언제? : 타당도 분석 -> 신뢰도 분석(크론바흐)  -> 가설검정(교차분석, 회귀분석)

- 사용법
: 바틀렛 구형성검정 : 유의확률 .05미만이면, 변수들끼리 끼리끼리 잘 묶여있구만~
; kmo(0-1) : 상관관계 크기를 비교해서, 0.6 이상이면, 끼리끼리 잘 묶여있구만

- 주성분분석 : 압축파일 같은 거.
전체 분산은 유지하면서 압축해줌. 독립변수간 비슷해진 공산성문제 해결해줘서, 회귀분석할때 에러안남.  
: 수많은 변수 중 엑기스만 쏙 뽑아내서, 겹치지않는 소수의 대표 변수로 변환하는 것


2) 기술통계
- (필수)전체 데이터 기술통계 : 빈도, 백분율, 평균, 표준편차
- 교차분석(카이제곱 검정) : 빈도, 교차백분율
- 로지스틱회귀분석 : 독립변수의 평균, 표준편차, 최소값, 최대값
- 요인분석 : 평균과 표준편차

3) 구형성과 공산성
- 통계돌릴 자격을 갖췄느냐

- 구형성은,
통계돌릴때 분산이 엇비슷해야함.
찌그러지지않고 공처럼 퍼져야 통계가 정확해짐.
유의확률 .05미만이면, 변수들끼리 끼리끼리 잘 묶여있구만~
바틀렛의 구형성검정을 애용

- 공산성은,
독립변수가 똑같지않은 것. 서로 독립적이어야함. 독립변수니까.
안그러면 분석할때 x1때문인지  x2때문인지, 독립선수들 중 누구때문인지 분간 못하는 결과 됨.
- vip 10미만이면, 공산성 문제없다