[최소한으로 알아야 할 것_간호 통계 요점정리]1.변수종류와 정규성 검정

[최소한으로 알아야 할 것_간호 통계 요점정리]1.변수종류와 정규성 검정

 

1. 변수 종류 이것만 알자

 

연속형 변수

연속형으로 측정되는 값. 평균을 낼 수 있는 값. 숫자 그자체가 의미가 있음.

예) 귀하의 나이는? 35세

예) 총 임상 경력은?   ------ 개월

 

범주형 변수

구체적인 값은 모르지만 어느 범주에 속하는지

예) 귀하의 나이는? 1번 10대 2번 20대 3번 30대

예) 성별 1번 남자 2번 여자

예) 결혼여부 1번 기혼 2번 미혼 

예) 총 임상경력은?  1번 5년 미만, 2번 10년 미만, 3번 20년 미만 4번 20년 이상

 

2.데이터 탐색의 중요성_정규성 검정

 

연속형변수를 분석하게 될때 (t-test, anova 등) 대전제가 있다.

대전제: 변수의 데이터들이 정규분포를한다고 가정한다. 

---> 내 데이터가 정규분포를 하는지 알아야함 

 

정규성 검정은 다음 두가지 방법을 보통 많이 사용한다. 두 방법 중에 무엇을 사용해야하나 정답은 없지만 간호학에서는 보통 대상자 수에 따라 결정하는 편이다. (통상적으로)

kolmogorove-Sminov : 대상자수 많을 때 사용하는 편(수천명 수만명..)

Shapire-Wilk : 대상자수 100명단위 일때 사용하는 편(간호학 분야에 많이 쓰임, 많아야 몇 백명)

👉유의확률이 .05보다 커야 정규분포를 한다고 가정한다. 

👉주의! kolmogorove-Sminov , Shapire-Wilk 중에 무엇을 선택할지 정답은 없음 보통 간호학에서 Shapire-Wilk를 많이 선택한다는 뜻!

예시

예시)

kolmogorove-Sminov : 정규성 분포하는 변수 : 돌봄제공자 나이, 치매노인 나이 

Shapire-Wilk: 정규성 분포하는 변수 : 돌봄제공자 나이, 치매노인 나이