컴퓨터관련
엑셀통계분석, 상관분석, 상관도...펌
맘편한넘
2010. 12. 16. 09:27
엑셀 분석방법좀 가르쳐 주세요~~~~ 
- i20206
- 2008.07.14 18:41
- 답변
- 1
- 조회
- 4,411
직무만족도가 이직의도에 미치는 영향을 조사하고 싶었구요.
X변수들 여덟가지는 각 항목별로 매우불만족~ 매우만족까지 5점 척도로 선택하게 했구,
이직의도 역시 '현재 직장을 그만두시기를 원하십니까?' 질문에 전혀아니다~ 그렇다 까지 5점 척도로 선택
하게 하였습니다. ㅠㅠ
독립변수들과 종속변수 간에 상관관계가 있는지, 그리고 의미가 있는 독립변수들은 무엇이 있는지
알고 싶습니다. 현재 무엇이 잘못되어 있는지도 알려주시면 감사하겠습니다.ㅠㅠ
잘못되어 있는 것이 없다면 분석방법은 무엇을 사용해야 하는지 알려주시면 감사하겠습니다.
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상관분석을 통해 각 독리변수가 종속변수(이직의도)에 미치는 영향을 평가할 수 있겠습니다.
쪽지로 말씀드렸듯이 회귀분석을 하기에는 데이터의 수가 너무 적습니다. 유의성 여부에 대한 평가 자체가 안될겁니다. 설사 데이터가 충분히 있다 하더라도 기본적으로 엑셀의 회귀분석은 독립변수간의 상관관계가 없어야 하는데 독립변수들의 특성을 보면 그렇지만은 않은 것 같습니다. (물론 추가적으로 공분산 분석을 해 봐야 하겠지만요...)
상관분석은 엑셀의 기본 기능에는 없고 추가기능을 활성화 시켜야 하는 것은 잘 알고 계실 겁니다.
제 경우 엑셀 2007이라서 2007 기준으로 말씀 드리자면...
데이터 > 데이터 분석 > 상관 분석을 차례로 클릭하시면 상관분석 창이 뜹니다.
[입력 범위]에 종속변수와 독립변수를 모두 지정합니다.
[데이터 방향]은 '열'로 지정하시고, [첫째 행 이름표 사용]에 체크하신 후 [확인]을 누르시면 분석이 완료됩니다.
그러면 각 변수들 간의 상관도 행렬표가 나타납니다. 그리고 각 변수들간의 관계가 -1~1까지의 상관도로 표시됩니다.
분석 결과, '이직 의도'는 '직장 비전'과 음의 상관관계가 매우 높게 나타나고 있으며(-0.767), '자부심'과도 높은 상관관계를 보이네요(-0.636). 기타 '상사와의 관계'는 양의 상관관계가 있고(0.477), '동료와의 관계'는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타나는데 이것은 (우리가 기대하고 있는 것과) 반대의 결과이므로 그것이 사실인지, 아니면 샘플링 오차에 의한 것인지, 아니면 질의가 잘 못 된 것인지 판단해야 합니다. 샘플링 오차는 샘플 수를 증가시킴으로써 감소시킬 수 있겠고, 질의가 잘 못된 것이라면 재 질의를 하거나 무시해야 할 것이며, 그것도 아니라면 사실로 받아들여 그 원인을 파악하는 것이 중요하겠죠.
도움이 되셨는지 모르겠습니다.
쪽지로 말씀드렸듯이 회귀분석을 하기에는 데이터의 수가 너무 적습니다. 유의성 여부에 대한 평가 자체가 안될겁니다. 설사 데이터가 충분히 있다 하더라도 기본적으로 엑셀의 회귀분석은 독립변수간의 상관관계가 없어야 하는데 독립변수들의 특성을 보면 그렇지만은 않은 것 같습니다. (물론 추가적으로 공분산 분석을 해 봐야 하겠지만요...)
상관분석은 엑셀의 기본 기능에는 없고 추가기능을 활성화 시켜야 하는 것은 잘 알고 계실 겁니다.
제 경우 엑셀 2007이라서 2007 기준으로 말씀 드리자면...
데이터 > 데이터 분석 > 상관 분석을 차례로 클릭하시면 상관분석 창이 뜹니다.
[입력 범위]에 종속변수와 독립변수를 모두 지정합니다.
[데이터 방향]은 '열'로 지정하시고, [첫째 행 이름표 사용]에 체크하신 후 [확인]을 누르시면 분석이 완료됩니다.
그러면 각 변수들 간의 상관도 행렬표가 나타납니다. 그리고 각 변수들간의 관계가 -1~1까지의 상관도로 표시됩니다.
분석 결과, '이직 의도'는 '직장 비전'과 음의 상관관계가 매우 높게 나타나고 있으며(-0.767), '자부심'과도 높은 상관관계를 보이네요(-0.636). 기타 '상사와의 관계'는 양의 상관관계가 있고(0.477), '동료와의 관계'는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타나는데 이것은 (우리가 기대하고 있는 것과) 반대의 결과이므로 그것이 사실인지, 아니면 샘플링 오차에 의한 것인지, 아니면 질의가 잘 못 된 것인지 판단해야 합니다. 샘플링 오차는 샘플 수를 증가시킴으로써 감소시킬 수 있겠고, 질의가 잘 못된 것이라면 재 질의를 하거나 무시해야 할 것이며, 그것도 아니라면 사실로 받아들여 그 원인을 파악하는 것이 중요하겠죠.
도움이 되셨는지 모르겠습니다.