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SPSS 중급통계분석 1: 분산분석 과정이미지

SPSS 중급통계분석 1: 분산분석

#SPSS #중급통계 #분산분석
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과정정보

신청기간
2024.05.08 - 2024.08.19
교육기간
2024.08.19 - 2024.08.19
교육시간
6시간

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빅데이터 러닝센터
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차수 교육일정
1차 2024년 8월 19일 (월) 10:00~17:00
2차 2024년 9월 26일 (목) 10:00~17:00
3차 2024년 12월 9일 (월) 10:00~17:00

※ 교육일정은 당사의 사정에 따라 변동될 수 있습니다.

 

SPSS 중급통계분석 패키지 Event!

분산분석+회귀분석을 모두 수강하시는 분들께는 교육비를 할인해드립니다!

분산분석 250,000원
plus
회귀분석 250,000원
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440,000원
12% 할인

* 패키지 신청은 별도의 페이지를 통해 신청 바랍니다. (하단 연관교육 참고)
* 패키지 이벤트는 정품회원 할인과 중복 적용이 불가합니다.
* 패키지 강의는 할인쿠폰, 무료쿠폰 적용이 불가하고 유료 수강만 가능합니다.
* 쿠폰 적용을 원하실 경우 분산분석, 회귀분석 과정을 각각 신청해주셔야 합니다.

 

 

SPSS 중급통계분석 1
: 분산분석

※ 실습이 포함된 교육이며, 실습 PC는 빅데이터러닝센터 교육장에 준비되어 있습니다.

 

Why, 분산분석 ?

실험데이터 분석에 가장 널리 사용되는 통계분석방법이며,
집단간의 차이를 비교하고자 하는 사회과학분야에 까지 폭넓게 사용되는 통계분석 방법 중 하나로 

오늘날까지 사회과학 분야에 폭넓게 사용되고 있습니다.

 

두 개 이상 다수의 집단을 비교할 때 집단 내의 분산, 총 평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교는 F분포를 이용하여 통계적 유의성을 검정하는 방법으로 분산분석을 배워야 하는 이유입니다.

분산분석은 하나 이상의 범주형 설명변수와 연속형 반응변수간의 분석방법으로 데이터 분석의 꽃이라 할 수 있습니다.

강의 특징

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분산분석의 개념이해와 실습을 효과적으로 학습할 수 있습니다.
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통계 이론과 분석 실습을 기초통계분석과 연계, 비교하여 설명하며 학습자가 쉽게 이해하고 학습할 수 있습니다.
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실습데이터와 단순한 통계분석이 아니라 실제로 실증데이터 분석에 활용 가능한 분석기법을 습득할 수 있습니다.

 

 

 

커리큘럼

일차 커리큘럼
Day 1

1. 일원배치 분산분석
2. 공분산분석 (ANCOVA)
3. 실험계획법- 랜덤화 블록설계
4. 실험계획법- 요인실험

5. 불균형 데이터에 대한 분산분석

6. 반복측정 일반선형 모형

* Day2 과정은 'SPSS 중급통계분석 2: 분산분석' 과정 또는 'SPSS 중급통계분석 패키지'를 신청하시기 바랍니다.

 

 

수강 대상

  • 추천아이콘1 실험데이터를 주로 다루는 학교,연구기관 및 기업 실무자분
  • 추천아이콘2 집단간의 차이비교 분석을 주로 하는 사회과학연구자 및 실무자분

 

 

강사 소개

정성원박사

정성원 박사

학력
숭실대 공학 박사(정보기술)
중앙대 수리통계학 석사
중앙대 응용통계학 학사
경력
現 ㈜데이타솔루션 빅데이터 러닝센터 총괄센터장, 교육강사
세종대학교 경영전문대학원 빅데이터MBA 겸임교수
숭실대학교 경영대학원 데이터전략경영학과 겸임교수
한국 빅데이터학회 산학이사
한국 지능정보시스템학회 산학이사
한국 교통안전공단 빅데이터 자문위원
한국 산업안전보건공단 빅데이터 자문위원
한국 관광공사 빅데이터 자문위원
前 ㈜데이타솔루션 마케팅 총괄상무
㈜데이타솔루션(舊 SPSS Korea) 통계모델링&데이터마이닝 컨설턴트
SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)
한국BI 데이터마이닝학회 이사
한국보건정보통계학회 대외협력이사
한국CRM협회 CRM/마케팅공학 분야 자격증 기술위원
과학기술정보통신부&한국정보화진흥원 빅데이터 시장현황조사 자문위원
산업통산자원부 스마트공장추진단 빅데이터 자문위원
SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)

 

교육장소

서울 강남구 언주로 620 10층 (논현동, 현대인텔렉스)지도보기

이 과정이 포함된 패키지

강의목차(총 1강)

1. 오프라인(대면)으로 진행되는 과정입니다. 2024.08.19 00:00 - 2024.08.19 23:55