http://valley.egloos.com/tag/r r ko Tue, 07 Feb 2012 19:54:19 +0900 Egloos http://ehdzlehsjt.egloos.com/459297 http://ehdzlehsjt.egloos.com/459297 Tue, 07 Feb 2012 19:54:19 +0900 http://jihea0122.egloos.com/5628414 http://jihea0122.egloos.com/5628414 Fri, 03 Feb 2012 14:51:35 +0900 http://tourace1.egloos.com/10809014 http://tourace1.egloos.com/10809014 ]]> Tue, 22 Nov 2011 11:36:27 +0900 http://jinniey.egloos.com/5544495 http://jinniey.egloos.com/5544495 Mon, 12 Sep 2011 00:31:52 +0900 http://monetary.egloos.com/3730163 http://monetary.egloos.com/3730163 Thu, 08 Sep 2011 13:19:39 +0900 http://tourace1.egloos.com/10750225 http://tourace1.egloos.com/10750225 ]]> Tue, 26 Jul 2011 09:25:30 +0900 http://bayes.egloos.com/2796184 http://bayes.egloos.com/2796184 이번 연재를 끝으로 계획된 연재는 모두 마치게 되었다. 아마 이제부터는 쓴다면 bayesian statistics위주로 쓰지 않을까 싶지만, ANCOVA나 Logistic Regression같이 좀 더 advanced 기법에 대해 대해서도 소개하게 될 것이다. 처음에 연재를 시작했을 때는 무사히 마칠 수 있을지 의문이 들었는데, 무사히 마치게 되어서 다행이다. 스피어만 상관계수를 계산할 때 데이터의 순위를 매겨서 계산하였다. Wilcoxon 순위합검정/부호순위검정도 이러한 방식을 사용한다. 단 통계에서는 순위를 매길 때 오름차순으로 매기며, 따라서 순위가 클수록 높은 순위임을 잊지 말자. 윌콕슨 순위합검정은 two-sample인 경우의 t-test에 해당되는 비모수적 방법인데, 두 집단을 비교할 때 ]]> Sat, 25 Jun 2011 15:11:07 +0900 http://bayes.egloos.com/2796169 http://bayes.egloos.com/2796169 연재가 끝을 향해 달리고 있다. 물론 연재가 끝난 뒤에도 이런저런 더 세부적인 주제들을 추가로 다루게 될 것이다. 아무튼 지금부터 다루게 될 내용은 비모수검증 절차들이다. 비모수검증 절차는 모수치에 대한 가정을 세우지 않고, 우리가 획득한 데이터 안에서만 분석을 하는 절차이다. 따라서 모수적 검증절차들이 갖고 있는 여러 가지 문제점들을 피할 수 있다. 예를 들면 독립표본 t-test는 세 가지 중요한 가정을 하는데 그것들은 정규성, 독립성, 등분산성이다. 하지만 이러한 가정들이 언제나 충족되는 것은 아니며, 때로 이러한 위반은 심각한 왜곡을 초래할 수 있다. 비모수검증은 이러한 가정들 대신 '측정 척도가 등간척도 이상일 것' 과 같은 최소한의 가정만을 함으로써 이러한 문제를 피하게 해 준다. 하지만 모수적 ]]> Sat, 25 Jun 2011 14:30:50 +0900 http://bayes.egloos.com/2796160 http://bayes.egloos.com/2796160 앞서 ANOVA에서 후속검증에 대해 다룰 때, 회귀분석을 아직 다루지 않았기 때문에 planned comparison은 다루지 못한다고 하였다. 이제 그것을 마무리지을 때가되었다. 사실 이것은 회귀분석을 통해 이루어지는데, 구체적으로는 하나의 준거집단(reference group)이 있고, 각각의 집단을 이것과 비교하게 된다. 일단 이 작업을 하려면 더미코딩에 대해 이해해야 한다. 더미코딩이란 집단을 나타내는 변수를 (일반적으로)논리형 값을 주어 코딩하는 것을 말하는데, 더미코딩의 대표적인 예로는 성별이 있다. 남성을 0, 여성을 1로 코딩한다거나 거꾸로 할 수도 있다. 하지만 아노바에서는 셋 이상의 집단을 다루는데, 어떻게 더미 변수로 코딩을 한다는 말인가? 그것은 여러 개의 변수를 사용함으로써 해결 가능 ]]> Sat, 25 Jun 2011 14:06:52 +0900 http://bayes.egloos.com/2795807 http://bayes.egloos.com/2795807 이번에 다룰 내용은 중다회귀분석이다. 이것과 단순회귀의 가장 큰 차이는 역시 중다회귀는 예측변수를 두 개 이상 사용한다는 것이다.그 외에 큰 차이는 없다. 바로 해 보도록 하자. 예제 데이터부터 생성하겠다. a는 종속변수로, b,c,d는 예측(독립)변수로 사용할 것이다. 그 이제 모형을 만들어보자. 이 모형은 상호작용은 고려하지 않는 모형이다. 요령은 ANOVA의 경우와 비슷하게 하면 된다. + 로 변수들을 이어주면 상호작용을 고려하지 않는 모형을 만들어 준다. 중다회귀에서는 한 가지 중요한 가정에 대한 테스트를 해 주어야 한다. 그것은 공선성(collinearity) 검사이다. 공선성이란 예측변수들 간에 상관이 높은 경우를 말하는데, 이런 경우에는 분석이 잘 되지 않는다. (다중)공선성을 ]]> Fri, 24 Jun 2011 21:20:51 +0900 http://bayes.egloos.com/2795782 http://bayes.egloos.com/2795782 회귀분석은 가정이 많이 필요한 절차인데 흔히 이러한 가정들이 위배된다. 따라서 이를 진단하고 적절한 처치를 하는 것이 필요하다. 이 포스팅에서는 학부 수준에서 쉽게 할 수 있는 잔차분석을 다루겠다. (사실 이것보다 해야할 것이 더 많은데, 필자의 역량 부족으로 인해 다 하지는 못할것 같다. ㅜㅜ) 회귀분석은 잔차에 대해 1)잔차의 평균은 0 2)잔차들의 분산은 동일함 3)잔차에 자기상관이 없음 4)잔차는 독립변수와 (선형)독립임 5)잔차는 평균이 0인 정규분포를 따름 의 가정을 하고 있는데, 이번에는 일부만 다루겠다. 일단 잔차 도표를 그리는 방법에 대해 알아보자. 이를 통해 간단하게 이상점에 대해 알아볼 수 있다. 그 전에 lm()모형을 저장한 변수 안에는 어떤 것들이 있는지 알아보자. ]]> Fri, 24 Jun 2011 20:37:37 +0900 http://bayes.egloos.com/2795748 http://bayes.egloos.com/2795748 앞의 포스팅인 상관분석에서는 두 변수의 값이 같은 방향으로 또는 반대 방향으로 얼마나 같이 변하는지만을(공변하는지를)검증했으며 하나의 변수가 다른 변수에 영향을 끼치는지에 대해서는 검증하지 않았다. 이보다 조금 더 인과모형에 가까운 것이 회귀분석이다. 회귀분석에서는 predictor와 종속변수가 뚜렷이 규정된다. (하지만 이것이 인과성을 반드시 보장해주는 것은 아니다. 상관분석과 마찬가지로 인과의 방향, 제3의 변인 등의 문제가 있다. 인과성은 잘 통제된 실험 절차를 통해서 엄밀하게 검증될 수 있다) 예측변수가 하나인 경우에는 단순회귀(Simple regression)라 부르며 여럿인 경우에는 중다회귀(Multiple regression)이라 부른다. 하지만 단순회귀는 중다회귀의 predictor가 하나인 ]]> Fri, 24 Jun 2011 19:29:35 +0900 http://bayes.egloos.com/2795739 http://bayes.egloos.com/2795739 상관연구는 보통 실험 연구보다는 관찰 연구에서 주로 쓰이는 방식이다. 관찰된 두 변수 사이에 어떤 관계가 있는지를 알고 싶을 때 주로 사용하는 절차인데, 상관연구는 두 변인이 함께 정적인(+)방향으로 움직이는지, 그렇지 않고 반대 방향(-)으로 움직이는지를 알려 주지만 어느 변수가 독립변수(예측변수)이고, 어느 변수가 종속변수(반응변수)인지를 알려주지는 않는다. 따라서 상관연구를 함에 있어서는 양 또는 음의 상관으로부터 인과관계를 직접 도출하는 것은 가급적 삼가야 한다. 인과성이 어떤 방향인지 정확히 알기 힘들 뿐 아니라 제 3의 변수가 두 변수 모두에 영향을 미치고 있을 가능성도 있기 때문이다. 예를 들어 아이스크림 판매량과 에어컨 판매량은 아마도 정적인 상관을 보일 것이다. 하지만 아이스크림이 많이 팔리 ]]> Fri, 24 Jun 2011 19:11:46 +0900 http://bayes.egloos.com/2794954 http://bayes.egloos.com/2794954 Thu, 23 Jun 2011 10:55:19 +0900 http://bayes.egloos.com/2794940 http://bayes.egloos.com/2794940 (주의 : 이 내용부터는 학부 수준을 넘어서는 것이므로 학부생들은 이 포스팅부터 mixed design ANOVA까지는 굳이 볼 필요까지는 없다. 하지만 내용의 완결성을 위해서 올린다. 앞으로 하게 될 실습 및 연구를 위해서나 반복측정 및 mixed design ANOVA까지는 보아두면 더욱 좋다. 따라서 이후로 올리게 될 ANOVA 관련 포스팅도 봐 둘 것을 권하는 바임.) 실험 연구를 할 때 흔히 한 참가자로부터 시간 간격을 두고 반복적으로 데이터를 획득하게 된다. 특히 임상 장면이나 발달심리 연구와 같은 경우에는 한 참가자에게서 시간의 흐름에 따라 반복적으로 데이터를 수집하게 되는 경우가 많다. 이를 종단연구(longitudinal study)라 보통 부르는데, 이렇게 한 참가자에게 계속 데이터를 ]]> Thu, 23 Jun 2011 09:34:06 +0900