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(Multivariate Statistical Methods: Practical Research Applications)

교육 기간 : 3일(18시간)

교육 대상
이 과정은 산업과 교육 환경에서 데이터를 리서치하기 위해 다변량 통계 방법을 응용하는 분들을 위한 과정입니다.

과정 소개
이 다변량 분석 과정은 리서치 환경에서 다변량 통계적 방법의 응용에 초점을 두고 있습니다. 그 주제로는 MANOVA, 다변량 회귀분석 , 판별함수분석 , 정준상 관 분석과 같은 다변량 선형 모델링 기법을 다루고 있습니다. 또한 , 반복측정자료를 위한 다변량 모델, 다변량 분석과 같은 차원축소, 탐색적 인자분석, 확정적 인자분석을 포함한 구조의 분석 기법을 포함합니다. 이 과정에서는 다변량 데이터의 준비와 가정의 검토 과정에 대해서도 배우게 됩니다 .

선수 지식
이 과정 참석 전에, 아래의 내용이 가능해야 합니다.
- SAS 데이터 셋을 생성하고 관리
- SAS/STAT 의 REG 프로시져와 GLM 프로시져를 사용
- GLM ( 일반화 선형모형 ) 에 대한 지식
( 행렬대수학이 이 자료의 이해력을 높일 것입니다 . SAS 데이터 셋을 핸들링하고 SAS/GRAPH 를 사용하여 그래프를 생성하는 경험이 이 과정을 수강하는 데 도움됩니다.)
- SAS Programming l 을 수강
- 기초통계분석 ( Stat I : Introduction th ANOVA, Regression, Logistic Regression) 을 수강
- 회귀분석 및 분산분석 ( Stat II : Regression and ANOVA ) 을 수강

교육 내용


다변량방법의 소개와 예제			- 다변량분석의 소개와 예제 - 일변량분석의 복습

그룹의 분석 : 다변량분산분석			- 다변량분산분석의 개요 - 팩토리얼 MANOVA

다중선형모형			- 다변량 반복측정 - 이중 다변량 반복측정 - 다변량 다중회귀 - 정준 상관

그룹 판별 : 판별분석			- 정준 판별 분석 - 선형 판별 분석 - 이차 판별 분석 - 판별분석과 모형의 정확성 확인 단계적 판별 분석

변수축소와 의미 있는 인자의 탐색			- 주성분분석 - 탐색적 인자분석 - 척도 신뢰성에 대한 크론바흐의 계수 알파


다변량분석을 위한 자료의 준비			- 자료의 선별 , 정제 , 준비 - 통계적 가정의 평가

사용 소프트웨어
Base SAS, SAS/STAT, SAS/GRAPH, SAS/IML

교육 교재
Multivariate Statistical Methods: Practical Research Applications