@@qpqqqpqqqq 시청해 주셔서 감사합니다.

시청해주셔서 감사합니다. 히스토그램 막대수를 계산하기 위해서는 일반적으로는 Sturges 공식 k=1+3.3*log(n)을 많이 사용합니다. 영상의 사례에서는 Sturges 공식에 있는 1대신 경험법칙으로 5를 적용한 것입니다. 그리고 n은 원데이터의 갯수, 여기서는 125입니다.😊

@@user-wt7wp2yc7s 답변감사합니다. 귀찮게 해서 죄송합니다만, 경험법칙으로 어떻게 5가 나오는지 설명 가능하신지요. 검색 했는데 이해 안되는 부분들이 많아서요.

@@user-ri7rc5ju5r '경험법칙'이라고 표현하는 것이 올바르지 않을 수는 있으나('실무응용' 이라 표현하는 것이 좋을 것 같습니다만...), 히스토그램 막대수를 계산하는 Sturges 공식 k=1+3.3*log(n)는, 히스토그램의 계급의 갯수가 원데이터의 갯수 n의 변화에 민감하지 않기 때문에, 그림은 예쁘게 나오지만 계급값 사이에 결측치가 있는 경우, 주변의 계급값 사이에 묻혀버리기 쉬운 단점이 있습니다. 그래서 계급의 빈도를 추천 빈도수 보다 늘려주어 계급값 사이에 있을 수도 있는 이상값 존재 여부를 확인하기 위해 현장에서 실무적으로 "1→5"처럼 응용하여 사용한다는 것을 표현한 것입니다.

@@user-wt7wp2yc7s 답변 감사합니다 ^^

시청해주셔서 감사합니다. 새로 추가할 내용은 좀더 이해하기 쉽게 설명하도록 노력하겠습니다.🤔 피드백해주셔서 감사합니다. 👍👍

시청해 주셔서 감사합니다.🤗 4점 척도의 경우는 중립적인 응답 범주를 뺀 “매우 그렇다, 그렇다, 그렇지 않다, 매우 그렇지 않다”등으로 구분하시고, 계산 방법은 엑셀을 사용하여 1~4까지만 해당 빈도수를 적용하면, 나머지 계산 순서는 동일 합니다.

시청해 주셔서 감사합니다. 그리고 격려말씀도 감사합니다. 좋은 주말되세요..👍👍👍

네...다음에는 좀 더 정적인 영상을 올려보겠습니다. 시청해주셔서 감사합니다.😁

시청해 주셔서 감사합니다.

지적해 주셔서 감사합니다. 적혀있는 공식(=B5*$E$10)대로 0.33*63.3%=0.211로 이해해 주시기 바랍니다. 구두설명부분(narration)에 오류가 있었네요.

시청해 주셔서 감사합니다. 일반적으로, AMOS는 주로 구조 방정식 모델링(SEM) 및 경로 분석용으로 사용되며 PCA를 위한 내장 기능은 없는 것으로 알고있습니다. 최신 버전에는 보완되었는지는 확인이 필요합니다.

먼저, 시청해 주신 점 감사드립니다. 질문하신 경우, "Y(몸무게)=-120 + X(키)"라고 하는 회귀방정식을 구한 경우인데, (1)이런 경우에는 이 회귀식을 구한 회귀분석의 전체 유의성 분석값인, Regression의 P값이 유의수준(보통 0.05)보다 작으면 일단 통계적으로 회귀식은 유의하다고 판단은 할 수 있습니다. (2)그리고, 유의한 회귀방정식을 활용하여 특정값(Y)을 추정하기 위해서는, 이 회귀식을 구하기 위해 사용한 X(키)의 자료의 범위(예를 들어, 160~180cm)안에 해당되는 X(키)값을 사용하여 Y(몸무게)를 추정하셔야 합니다. (3)수집한 자료의 범위 밖에서 회귀모델을 이용하여 예측하는 것을 외삽(extrapolation)이라고 하는데, 외삽 구간에서의 모델을 예측한 결과는 신뢰하기 어렵습니다. 예시하신 것 처럼, X(키)값이 130cm이면 Y(몸무게)가 10kg이라는 신뢰하기 어려운 결과로 이어지기 때문입니다. 추측하건데, "Y(몸무게)=-120 + X(키)"의 X(키)값의 범위는, 160~180cm 정도의 X값이 있었을 때 구해 질 수 있는 회귀식 같습니다.

시청해 주셔서 감사합니다. 오늘도 좋은 하루 되시기 바랍니다.

감사합니다. 더욱 유익한 내용으로 보답하겠습니다.