pearson correlation coefficient (3) 썸네일형 리스트형 [SPSS] Pearson correlation coefficient, 피어슨 상관 계수 세부 내용은 아래의 포스팅을 참고 바랍니다. 본 포스팅에서는 과정만 기술합니다. https://sw-tatistics.tistory.com/40 [R] Pearson correlation coefficient, 피어슨 상관 계수 피어슨 상관 계수는 두 변수의 선형 상관 관계를 계량화한 수치이다. 결과값은 -1~1 사이의 값을 가지고, 1에 가까울수록 양의 상관 관계를 의미하고, -1에 가까울수록 음의 상관 관계를 의미한다. sw-tatistics.tistory.com [SAS OnDemand for Academics] Pearson correlation coefficient, 피어슨 상관 계수 세부 내용은 아래의 포스팅을 참고 바랍니다. 본 포스팅에서는 코드만 기술합니다. https://sw-tatistics.tistory.com/40?category=1054291 [R] Pearson correlation coefficient, 피어슨 상관 계수 피어슨 상관 계수는 두 변수의 선형 상관 관계를 계량화한 수치이다. 결과값은 -1~1 사이의 값을 가지고, 1에 가까울수록 양의 상관 관계를 의미하고, -1에 가까울수록 음의 상관 관계를 의미한다. sw-tatistics.tistory.com [R] Pearson correlation coefficient, 피어슨 상관 계수 피어슨 상관 계수는 두 변수의 선형 상관 관계를 계량화한 수치이다. 결과값은 -1~1 사이의 값을 가지고, 1에 가까울수록 양의 상관 관계를 의미하고, -1에 가까울수록 음의 상관 관계를 의미한다. 그리고 값이 0에 가까울수록 선형 관계가 없다는 뜻이다. 가정은 다음과 같다. 1. 두 변수는 연속형 변수이다. 2. 두 변수는 정규분포를 따른다. (한 변수만 정규분포여도 된다는 말이 있으나 이론적으로는 둘 다 따라야한다.) 3. 두 변수는 선형 관계를 가진다. 추가적으로 이상치에 영향을 많이 받으니 산점도를 확인해보는 것이 좋다. 가설은 다음과 같다. - 귀무 가설 : 상관 계수는 0이다. - 대립 가설 : 상관 계수는 0이 아니다. 따라서, 상관 분석의 결과로 귀무 가설을 기각하지 못 한다면, 상관 계수.. 이전 1 다음
