1. 빈도분석
1) 정의
단어 그대로 빈도를 분석합니다. 빈도 분석 시 빈도와 백분율, 결측값을 파악할 수 있으며, 산포도와 분포도 파악할 수 있습니다.
2) 빈도분석 : 통계량
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/NyUKr/btsGkBxU3tO/kkdvUPo6d8YqotC3LLUXPK/img.png)
① 사분위수 : 자료를 오름차순으로 정렬했을 때 제1사분위수(백분위수 값 중 25%)를 나타냄
② 평균 : 모든 값을 더하여 총 갯수로 나눈 값
③ 중위수 : 주어진 자료를 저어렬했을 때 가운데 위치하는 값
④ 최빈값 : 가장 빈도가 높은 값
⑤ 분산 : 개개의 편차를 제곱한 값들의 평균
⑥ 표준화 편차 : 분산의 제곱근
⑦ 범위 : 최대값에서 최소값을 뺀 값
⑧ 평균의 표준오차 : 추렁량의 표준편차
⑨ 변동계수 : 자료의 단위가 다르거나 평균의 차이가 클 때 평균에 대한 표준편차의 상대적 크기를 비교하기 위해 사용
⑩ 사분위 범위 : 제3사분위수에서 제1사분위수를 뺀 값
⑪ 왜도 : 분포모양의 비대칭 정도를 나타내는 값
⑫ 첨도 : 분포의 모양이 얼마나 뾰족한가를 나타내는 값
3) 기본 설정
① 다음의 변수 중 성별과, 피교육, 직종에 대해 빈도분석을 해보겠습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bhkmXG/btsGiSnnMoc/09sbWHHqHo40AkRVxvm46K/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/esRki4/btsGleib6VE/kZUEZ06YYn8yoc1AVJpVSK/img.png)
② 메뉴를 선택합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/cBGxFY/btsGizuKqX5/8lUDH0HfuPMcudCiwHgptk/img.png)
③ '변수' 입력칸에 성별, 피교육, 직종을 지정하고, '확인'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/RG8OQ/btsGiR2766v/dWOIIL4h1gk9hxSYWEeAo0/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/qFZDy/btsGhX31s36/KkAkzBBuxddqqhiDMQuo70/img.png)
④ 다음과 같이 출력됩니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/QNL3g/btsGh5ncfQu/b2su919kjLeSKJ9TEIkHH1/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/9DjJ7/btsGhTtLTU5/g6NKCuKslsn3TGHPEIXbrK/img.png)
3) 통계량 설정
① 직종에 대해 빈도분석을 해보겠습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/JLY9b/btsGh4ofa4t/KipbnIpqBi8pzxZx8dykYk/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bBZOKx/btsGjKoRxCd/TcC6UnVoUUZeqePlRle5IK/img.png)
② 메뉴를 선택합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bcai8G/btsGhR3Ovbw/0FccZ0rSv0M02jisTir4G0/img.png)
③ '변수' 입력칸에 직종을 지정하고, '통계량'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/dSHIux/btsGi0lkKAe/BauUdqmKMa65Dl4CDakLYK/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/urphd/btsGjlXaGBK/sy6OreH3J3PnxykHXrpJy1/img.png)
④ 변수에 대해서 추가로 분석하고자 하는 사항들을 선택하고, '계속'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/TCDmx/btsGiAtEyAF/IethSKSE6saVs9ow4mYti1/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/x5jm0/btsGj2Qf8v0/SdSE0gi1HAiNX48B4SWbKk/img.png)
⑤ '확인'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/dnsWnd/btsGkqpRpzZ/GcDiMwLwYlE2SMK7f98vh0/img.png)
⑥ 직종의 빈도와 백분율 외에도 '통계량'에서 선택했던 값들이 출력되는 것을 볼 수 있습니다(물론 범주형 변수이므로 평균 등의 값들의 의미는 없습니다.).
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/mUJwk/btsGh5Hvdyk/nS4uJMKyCaIxZsr75RWoVK/img.png)
4) 결측값 처리 - 1
① 다음의 변수 중 성별과, 직종에 대해 빈도분석을 해보겠습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bDYovn/btsGkqQX2qV/Fbg3vAIOdQFszu6ushglS1/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bfZJKp/btsGhQqhJEX/9KCYWGbxc6cpXkR69CUfD1/img.png)
② 메뉴를 선택합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/rYmoY/btsGj2Qf8wI/Qks6lGAeAVIsJIvvCeRrqk/img.png)
③ '변수' 입력칸에 성별, 직종을 지정하고, '확인'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/ci7N0w/btsGh3bOSFC/evfJgkycITcZRqyu9vjEFK/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bDpAxQ/btsGjBMtdrE/JXgMEsbpxfgWLRYUpwn7SK/img.png)
④ 두 변수 모두 결측값이 없다고 출력되지만, 직종구분에서 사무직, 관리직, 경영직 외에 5와 7이라는 범위를 벗어난 오류값을 볼 수 있습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/cgsLRE/btsGiQJRDvB/zNy8NmNF5Is6m9TYDWOIp1/img.png)
⑤ 변수보기로 이동합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/c56XHI/btsGj2iq7hL/hYVi5Kj36n0DyZp4oBBzy0/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bEnNEZ/btsGi1R5TH3/uFEhnKPklQL3OkefN6q8L1/img.png)
⑥ '값'의 칸을 누르면 '···'이라는 버튼이 활성화 되는데, 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/cKal1y/btsGjOY1QPv/d3ZSY5p4577vKKqx0YFPT0/img.png)
⑦ 다음과 같이 입력하고, '추가' 버튼을 누르고, 0값이 설정된 것을 확인한 후 '확인'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/cZ4QMu/btsGhTAv7iK/C5jyS2sBXcMeK6AI0DdqPK/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/etLORg/btsGipsfwy6/3k2Oawo7kgXnM9HDKBGMkK/img.png)
⑧ 데이터 보기에서 오류값이 5와 7을 0으로 전환합니다(ctrl + F를 이용하거나, 찾기를 이용). 전환 후 다시 빈도분석을 하면, 직종구분에서 유효값이 472, 결측값이 2개(오류값인 5와 7을 0으로 전환하였기 때문)로 출력됩니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/mF2OZ/btsGjX2wyur/XxvqN6Sky2n055LWChSjc1/img.png)
5) 결측값 처리 - 2
① 다음의 변수 중 성별과, 직종에 대해 빈도분석을 해보겠습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/doQ2JU/btsGiZNvQm8/TvS55z6TsMQS3pyIxa07W0/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bEcfEZ/btsGiAtEyBj/dxTQgCIule6kqrIbl2pYlk/img.png)
② 메뉴를 선택합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/crtdyf/btsGhWjGNRQ/sb0cpM7MN6mHUN5Ykd0cZK/img.png)
③ '변수' 입력칸에 성별, 직종을 지정하고, '확인'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/tWPmY/btsGiA1wbqc/jhXV7Y3Cwfuxk8BPJPd8Vk/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/dT8BiX/btsGkBxU3tl/W7LZaV80zbk9J6w7ybGsLK/img.png)
④ 두 변수 모두 결측값이 없다고 출력되지만, 직종구분에서 사무직, 관리직, 경영직 외에 5와 7이라는 범위를 벗어난 오류값을 볼 수 있습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/VTCzB/btsGjP4Jxzb/3KjRZgOuTTwG8iXjTZRl20/img.png)
⑤ 변수보기로 이동합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bHEKxD/btsGiXWtfAl/09RGOhwgJ5MILyFq3h7km0/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/crmZSu/btsGhXXdz1A/bYOpzKE1Ke4Ex2yn8JHrzK/img.png)
⑥ '결측값'의 칸을 누르면 '···'이라는 버튼이 활성화 되는데, 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/uVlhu/btsGhWxbXhi/4Yv9WZck27oJlxtt2ieUM0/img.png)
⑦ '이산형 결측값'에서 오류값이 5와 7을 입력하고, '확인'을 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/cjQNZj/btsGiSATWVr/KSFUNRSL8zg7H79b0j5Usk/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/b43Ks4/btsGkBdB2vG/0AiMCIWWdvRvfpfdkcwWZ0/img.png)
⑧ 빈도분석을 하면, 직종구분에서 유효값이 472, 결측값이 2개(오류값인 5와 7을 0으로 전환하였기 때문)로 출력됩니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/cWkRqx/btsGiQwkfoZ/DGC8hWXr8X2TgKzXmOVIU1/img.png)
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