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오영창 ( Youngchang Oh ),박은식 ( Eunsik Park ),윤경희 ( Kyounghee Yun ) 한국조사연구학회 2017 조사연구 Vol.18 No.4
일반적으로 구조방정식모형은 다변량 정규분포를 가정한 최대우도법을 가장 많이 사용한다. 본 연구는 청소년들의 안녕감에 대한 구조방정식모형에서 정규성 가정에 위배되는 경우의 분석방법에 대해서 살펴보았다. 비정규 자료에 대한 구조방정식모형의 분석방법으로는 점근분포무관법(ADF)과 Satorra-Bentler scaled 통계량과 Bollen-Stine 부트스트랩에 의한 방법 등이 있다. 분석한 자료는 청소년들의 안녕감에 대한 자료로서 구조방정식모형의 적합도 지수를 전체 표본과 이를 무작위 추출한 표본으로 분석하였다. 표본의 크기에 따른 적합도 지수를 비교함으로써 정규성 가정이 필요한 최대우도법과 비정규성 자료에 대한 여러 방법들 중 어떠한 방법이 가장 적절한지를 살펴보았다. In general, the structural equation modeling uses the maximum likelihood method assuming multivariate normality. This study have investigated methods for the structural equation models of adolescents’ well-being, when the normality assumption is violated, such as asymptotic distribution free method, analyses using Satorra-Bentler scaled statistic or Bollen-Stine bootstrap method. Observed samples and their random selections have been analysed in terms of goodness of fit indices of structural equation modeling. Based on these indices, we have recommended what method is the most suitable among several methods developed for non-normally distributed data as well as the maximum likelihood method.
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오영창,박은식,Oh, Youngchang,Park, Eunsik 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.2
본 논문은 대기오염 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통해 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징을 알아 볼 수 있는지를 나타냈다. 데이터 시각화 도구로는 통계 패키지인 R을 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 뉴욕시에서 1973년 5월부터 9월까지 공기의 질을 측정한 자료이다. 먼저 단변량 분석과 단순회귀분석을 실시하여 데이터 시각화를 통해 자료의 기본적인 특성을 파악하고 시각화 방법으로 산점도행렬 등을 통해 특성을 한눈에 볼 수 있게 나타내었다. 다중 회귀 분석을 실시하여 로그변환 등을 이용하여 최적의 모형을 찾고 설명변수들을 범주화하여 상자그림이나 3차원 투시도, 3차원 산점도 등 여러 데이터 시각화 방법을 이용해 대기오염 데이터의 전체적인 특성들을 알아보았다. This paper presented airquality data through data visualization in several ways and described its characteristics related to statistical methods for analysis. Software R was used for visualization tools. The airquality data was measured in New York city from May to September of year 1973. First, simple, exploratory data analysis was done in terms of both data visualization and analysis to find out univariate characteristics. Then through data transformation and multiple regression analysis, model for describing the airquality level was found. Also, after some data categorization, overall feature of the data was explored using box plot and three-dimensional perspective drawing and scatter plot.
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