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● 논문19

4] 범주형 변수 - 범주형 변수 1. 카이제곱 검정- 가정: 기대빈도값이 5보다 작은 cell의 수가 전체 cell 수의 20%미만인 경우에만 가능* 기대빈도: 두 변수사이 연관성이 전혀 없다는 가정하에 예상되는 빈도 - χ2 값과 자유도에 대응되는 p값을 찾으면 된다. * 검정통계량 χ2 = sigma{(관측빈도-기대빈도)^2 / 기대빈도} - 2x2 분할표인 경우에는 χ2뿐만 아니라, 교차비를 이용해서도 연관성을 말할 수 있다.* 교차비(odds ratio, OR) = 승산비 = 연관성을 보고싶은 항목의 곱 / 나머지의 곱 2-1. Fisher의 정확한 검정- 기대빈도값이 5보다 작은 cell의 수가 전체 cell 수의 20%이상인 경우에도 가능- 가능한 모든 경우의 수를 직접 따져서 연관성을 검정하는 방법 2-2. 선형 대 선.. 2024. 5. 26.

3] 범주형 변수 - 연속형 변수 1. 독립표본 T 검정(unpaired T test)- 정규성을 전제로 하여, 두 집단의 평균을 비교- 분산이 다를지라도 SPSS 프로그램이 자동으로 자유도를 수정해줌 1) Levene의 등분산 검정- 귀무가설(H0): 두 군의 분산은 같다. 2) 평균의 동일성에 대한 T검정- 귀무가설(H0): 두 군의 평균은 같지 않다. 3) 통계량 비교 및 해석 2. 맨 휘트니 검정(Mann-Whitney test)- 정규분포를 따르지 않는 두 군을 비교. 순위의 합을 이용.- 순위만 남고 고유의 값들은 모두 상실되므로, 값 크기는 큰 의미 없어짐3. 일원배치 분산분석(ANOVA, one way analysis of variance)- 정규성을 전제로 하여, 셋이상 집단의 평균을 비교- 총변동을 요인에 의해 설명되.. 2024. 5. 26.

2] 중급 보건의학통계 1. 95% 신뢰구간- 점추정(point estimation): 통계량(표본평균, 표본표준편차)을 이용해 모수(모평균, 모표준편차)를 추정- 구간추정(interval estimation): 모수가 존재할 신뢰구간(confidence interval, CI)을 확률적으로 추정 1) 실험군과 대조군- 두 군의 모평균 차이가 0이다 두 군의 모평균 차이의 95% 신뢰구간이 0을 포함한다(p>0.05) = 두 군의 모평균 차이가 실제로 0일 가능성은 5% 이상이다.- 두 군의 모평균 차이가 0이 아니다 두 군의 모평균 차이의 95% 신뢰구간이 0을 포함않는다(p2) 질병과 위험인자- 교차비가 1이다 교차비의 95% 신뢰구간이 1을 포함한다(p>0.05) = 질병과 위험인자 사이에 연관성이 전혀없을 가능성은 5%.. 2024. 5. 26.

1] 기초 보건의학통계 1. 변수(variables)1) 원인- 독립변수(independent variable)= 설명변수(explanatory variable)= 예측변수(predictor variable)= 위험인자(risk factor)= 공변량(covariate)= 요인(factor) 2) 결과- 종속변수(dependent variable)= 반응변수(response variable)= 결과변수(outcome variable)= 표적변수(target variable) 2. 자료(data)1) 연속형 자료(numerical data) = 양적 자료(quantitative data)- 간격 척도(interval scale): 수량화 가능함. 인위적으로 정의한 것이므로 절대영점은 없음 (우울증 점수, 섭씨 온도)- 비 척도.. 2024. 4. 27.

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