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▪ SPSS 기본분석 과정은 SPSS 분석도구 활용법뿐만 아니라 통계적 해석에 필수적인 추정, 가설검정에 대한 이해를 다룹니다. 또한 통계분석의 적용을 위한 자료와 분석 간의 방법을 명확히 한 후, 기초통계, 교차분석, t-test 및 분산분석, 신뢰도분석과 요인분석, 상관관계와 회귀분석까지 통계 및 데이터분석에 필요한 필수적인 내용입니다.

▪ SPSS 고급회귀분석은 통계분석과 데이터분석의 꽃이라 할 수 있는 회귀분석(Regression Analysis)에 대해서 깊이 있게 다룹니다. 회귀분석은 전통적인 통계분석뿐만 아니라 최근 각광받는 딥러닝에서도 핵심 알고리즘입니다. 회귀분석을 명확히 이해해야 고급 데이터분석을 할 수 있습니다.

▪ SPSS 다변량분석은 R-type과 Q-type 방법론으로도 알려진 차원의 축소(dimesion reduction)과 군집화/케이스축소(clustering)를 다루며, 그 외에도 판별분석, 지각도 분석인 대응분석과 다차원척도법, 컨조인트분석을 다룹니다.

▪ 비모수(Non-parametic) 통계는 모수적 통계, 즉 정규분포와 같이 어떤 이론적인 분포를 기준으로 통계적 판단을 하기 어려운 데이터에 대해서 적용하는 방법입니다. 실험연구, 임상실험, 의학데이터 등에서 비모수적 통계적 많이 활용되고 있으므로 특히 이러한 연구를 진행하는 분들에게는 필수적인 교육과정업니다.

▪ 구조방정식모델분석은 여러 변인들 간의 영향관계를 통합적으로 분석하기 위해 고안된 분석법으로, 사회과학분야에서 학위논문이나 학술지 등재에 활용정도가 상당히 높기 때문에 논문작성자, 연구자들은 반드시 알아야 하는 분석기법입니다.

▪ 패널데이터분석(Panel Data Analysis)은 횡단자료+종단자료가 결합된 데이터, 즉 정기적으로 동일한 대상으로 패널조사를 수행하거나 수집할 수 있는 데이터를 이용해 회귀분석을 수행하는 모델입니다.

▪ 메타분석(Meta Analysis)은 기존의 연구물들을 정리/종합하여 하나의 종합적인 결론을 도출하고자 하는 분석방법입니다. 의학분야에서 치료법에 의한 효과를 종합적으로 정리하기 위해 처음 고안되었으나, 최근에는 전 분야에서 기존의 누적된 유사 연구물을 종합/정리하는 목적으로 활발이 사용되고 있습니다.

▪ 시계열분석(Time Series Analysis)은 종단자료의 회귀분석, 즉 변수 자신의 이전자료들로 현재 혹은 미래 값을 예측하는 모델로서 수요예측, 재무성과 추정 및 예측 분야에서 활발하게 사용되고 있는 분석방법입니다.

▪ 다층선형모형(Hierarchical Linear Model: HLM)은 회귀분석의 한계를 극복하고자 제안된 모델입니다. 분석대상에 대해서 한 가지의 고정된 회귀모델이 아니라 집단 혹은 개인에 따라서 회귀모델이 다를 수 있다는 아이디어와 이를 통계적으로 정립한 분석방법입니다.

▪ R과 엑셀을 병행한 빅데이터 분석 과정
▪ 엑셀을 통한 정형+비정형 분석 기법