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본 연구는 동일한 데이터에 대해 회귀분석(SPSS)과 구조방정식모형(AMOS)을 적용하여 분석 결과의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 매개효과 검정에서 두 프로그램 간에 상반된 결과가 나타났으며, 특히 측정오차가 클수록 결과 차이가 크게 나타났다. 이는 통계 프로그램 선택에 따라 분석 결과가 달라질 수 있음을 시사한다.
(SPSS, AMOS, PROCESS macro를 활용한) 매개효과, 조절효과 및 조절된 매개효과분석
(SPSSAMOS를 활용한) 구조방정식모형 분석과 응용
PASWSPSSAMOS를 활용한 초급 통계자료분석
SPSS와 AMOS를 이용한 고급통계학 : 로지스틱 회귀분석ㆍ생존분석ㆍ경로분석ㆍ구조방정식모델분석
SPSS와 AMOS를 이용한 고급통계학 : 로지스틱 회귀분석·생존분석·이산시간분석·경로분석·구조방정식모델분석 =
커뮤니케이션 통계분석론 =
구조방정식모형 : 이해와 활용 =
R을 활용한 인과모형과 구조방정식모형 분석
(허준의 쉽게 따라하는) Amos 구조방정식모형 : 기초편
구조방정식모형 =
(교사를 위한) 신나는 화학실험
제대로 알고 쓰는 논문 통계분석 : SPSS & AMOS 21
(AMOS)구조방정식 모형분석 =
(SPSSPROCESS에 의한) 조절효과 및 매개효과분석 : 이론과 실제
(AMOS)구조방정식 모형분석 =
Introduction to structural equation modelling using IBM SPSS statistics and AMOS
구조방정식 모형분석과 AMOS 18.019.0 =
구조방정식 모형분석과 Amos 22 =
한번에 통과하는 논문 : AMOS 구조방정식 활용과 SPSS 고급 분석
(허준의 쉽게 따라하는) Amos 구조방정식모형 : 고급편
디지털융복합연구
최창호디지털융복합연구
최창호, 유연우Journal of Digital Convergence
최창호; 유연우한국체육측정평가학회지
김응준, 이남주MethodsX
Muhammad Syafiq; null Sirojuzilam; null Badaruddin; Agus Purwoko취업진로연구
김태정, 민경화한국심리학회지: 상담 및 심리치료
서영석Zeitschrift fur Evidenz, Fortbildung und Qualitat im Gesundheitswesen
Hagemeier A; Samel C; Hellmich M상품학연구
우종필; 김준호Journal of Applied Psychology
Su R.,Zhang Q.,Liu Y.,Tay L.동북아관광연구
김태경; 정봉성한국융합과학회지
이정민; 서효민Journal of Consulting and Clinical Psychology
Falkenström F.,Solomonov N.,Rubel J.A.학습자중심교과교육연구
류미숙STRUCTURAL EQUATION MODELING-A MULTIDISCIPLINARY JOURNAL
Valente, Matthew J.; Rijnhart, Judith J. M.; Smyth, Heather L.; Muniz, Felix B.; MacKinnon, David P.교정담론
김숙희, 김춘경기업경영연구
김용겸한국웰니스학회지
김지수; 정문경청소년복지연구
김미숙Statistics in Medicine
Maruo K.,Ishii R.,Yamaguchi Y.,Doi M.,Gosho M.전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 학사
이 과목에서는 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 분석방법 중 하나인 회귀모형을 대해서 소개한다. 단순 선형회귀모형부터 다중회귀모형에 관한 내용을 다루고 회귀모형에서의 중요한 가정과 모형진단에 대해서 알아본다. 또한 회귀모형을 이용한 예측과 예측변수의 선택에 대해 소개하고 분석결과를 보고서에 어떻게 제시할지 대해서 학습한다.전선 / 대학원
확률 그래프 모델은 확률 변수들 간의 조건 의존성을 그래프 형태로 나타낼 수 있는 통계 방법론으로, 대용량 변수들의 복잡한 상호관계도 조밀하게 표현할 수 있다. 근래 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학, 컴퓨터 시스템, 계산 생물학 등 인공지능과 연관된 다양한 실제 문제들에 성공적으로 활용되고 있다. 본 과목에서는 확률 그래프 모델에 필요한 이론, 원리, 알고리즘 등을 폭넓게 배우며, 특히 주요 주제로는, 베이지안 그래프와 마코프 랜덤 필드의 표현, 합-곱 알고리즘과 신뢰 전파 알고리즘 등을 통한 그래프 모델의 학습과 추론, 변분 분석과 표본화를 통한 근사 방법, 최대 마진 방법과 깊은 신경망 등의 최신 기계 학습 기법 등과 그들의 실제 적용 방법과 예시 등을 다룬다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전선 / 학사
본 강의에서는 (1) 자동제어와 계측 프로그램을 이용한 재료공정제어의 실습, (2) 실험 데이터의 체계적 분석을 위한 통계적 기법인 분산분석, 회귀분석기법 등의 이해, (3) 기본적인 통계이론의 이해를 위해 필수적인 확률분포, 추정 및 검정의 개념 이해, (4) 최근 6시그마의 주요한 도구로 각광을 받고 있는 실험설계법과 다구찌 기법의 이해와 활용, (5) 통계해석 프로그램의 활용과 실습을 통해 재료공정의 제어, 공정 데이터의 해석 및 적용에 관한 내용을 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.전선 / 대학원
식품영양분야에서 실험 및 관찰 연구에서 수집된 자료를 분석하기 위해 필요한 통계학적 원리를 소개하고, 실제 자료 분석에 적용하는 방법들을 다룬다. 특히 통계 소프트웨어를 이용한 자료 분석 실습을 통해 식품영양학 연구의 통계적 문제를 이해하고 해결하는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전선 / 학사
이 과목은 공간데이터의 분석에 활용되는 전통적 통계기법의 이해를 그 목적으로 한다. 공간데이터의 수집과 샘플링, 공간 센트로그라피와 커널밀도분석과 같은 기술 통계와 함꼐 공간 자기상관, 공간회귀모형에 이르는 추론통계를 주요 내용으로 한다. 또한 공간 점 패턴 분석과 크리깅 내삽모형, 공간 클러스터 패턴 탐지 등을 비중있게 다룬다. 통계 패키지 R을 통한 코딩과 공간자료의 모델링, 시각화를 연습한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.일선 / 학사
캘리포니아의 최저 임금법은 실업률을 높이는가? 낮추는가? 교실 규모가 학생들의 학습 능력에 얼마나 큰 영향을 미치는가? 기업의 퇴직 계획 변경은 사람들의 저축 행동에 어떤 영향을 미치는가? Affordable Care Act는 의료비 지출을 줄이는가? 총기 규제를 강화하면 폭력 범죄가 줄어드는가? 이는 정책 입안자(및 정보를 갖춘 시민)가 답변을 원하는 질문 중 몇 가지에 불과하다. 우리는 어떻게 그 답을 얻을 수 있는가? 우리는 답을 신뢰할 수 있는가? 이 강좌는 연구자들이 정책에 관한 질문에 답할 때 이용하는 통계적 방법을 소개한다. 어떤 방법이 사용되었는지, 결과를 어떻게 해석할 수 있는지, 결과를 해석할 때 주의해야 할 사항을 이해하는 데 있어 숙련도와 자신감을 얻을 수 있도록 한다. 본 강좌의 실습을 통해 학생들은 통계 분석에 능숙해질 수 있을 것이다. 이 과정에서 위에서 소개한 인과적 질문에 대한 확실하고 분명한 답을 얻는 것이 얼마나 어려운지 느끼게 될 테지만 연구 결과에서 의미있는 결론을 도출해내는 것에 능숙해질 수 있을 것이다.