목차

  1. 1표 2. 평균 비교 분석 결과
  2. 1.10.44 < 0.05
  3. 2표 4. 회귀 분석 결과에 대한 통계 분석
  4. 3표 5. 회귀 모형의 통계적 검정
  5. 4참고문헌

인터넷 쇼핑 설문조사 평균에 대해 먼저 알아보기

해당 설문은 남녀 110명을 대상으로 인터넷 쇼핑과 관련한 설문 조사를 실시하였다.

설문지는 성별에 대한 질문을 시작으로 3가지 주요 질문으로 이루어져 있으며 각 질문마다 전혀 그렇지 않다는 1로, 매우 그렇다는 7로 정도에 따라 숫자로 답변을 할 수 있도록 구성되어 있다.

첫 번째 질문은 인터넷 쇼핑몰을 이용할 때, 쇼핑몰에서 상품 정보, 환불 정보, 그리고 최신 정보를 갖추고 있는지에 대한 내용들이 있다.

각 질문에 대해 남자와 여자 간의 평균의 차이가 통계적으로 의미 있는 것인지를 확인하기 위해서 t 검정 분석을 실시한다.

해당 검정에 있어서 가설은 다음과 같다.

귀무가설: 해당 설문 조사의 남자와 여자의 차이에 통계적으로 유의미한 차이가 있다.

05 보다 작으므로 귀무 가설은 95% 바깥에 존재한다.

따라서, 귀무가설을 기각하고 대립가설을 받아들인다.

Ad

인터넷 쇼핑 설문조사 평균, 그 의미와 본문 내용

[설문지 분석시행] 1. 각 질문(변수)들의 기술통계 분석을 시행하고 결과를 간단히 설명하시오. 해당 설문은 남녀 110명을 대상으로 인터넷 쇼핑과 관련한 설문 조사를 실시하였다. 설문지는 성별에 대한 질문을 시작으로 3가지 주요 질문으로 이루어져 있으며 각 질문마다 전혀 그렇지 않다는 1로, 매우 그렇다는 7로 정도에 따라 숫자로 답변을 할 수 있도록 구성되어 있다.

첫 번째 질문은 인터넷 쇼핑몰을 이용할 때, 쇼핑몰에서 상품 정보, 환불 정보, 그리고 최신 정보를 갖추고 있는지에 대한 내용들이 있다. 두 번째 질문은 인터넷 쇼핑몰 선택시 고객 상담, 메일 서비스 등과 같이 소통 가능성에 대한 질문이다. 마지막으로는 사용자가 주로 이용하는 인터넷 쇼핑몰에 대한 제품 및 서비스에 대한 만족도를 조사하는 질문이 있다.

표 1. 통계 분석 결과 평균: 1부터 7까지의 설문 조사 답변을 모두 더하여 응답자의 수로 나눈 값 중앙값: 설문 조사 답변을 작은 값(1)부터 큰 값(7)까지 순서대로 나열하였을 때 가장 중앙에 있는 값 표준편차: 각 값을 평균에서 제외한 편차들을 제곱함으로서 음수의 값을 모두 양수로 변환하고 이 총합을 응답자의 개수로 나눈 값 표준오차: 표준 편차의 값을 루트 적용한 값 최빈값: 응답 결과 값들 중 가장 자주 나타난 값 최소값: 응답 결과 값들 중 가장 적은 값 최대값: 응답 결과 값들 중 가장 높은 값 범위: 최소값과 최대값의 차이 분산: 응답 결과 값들과 평균 간의 떨어져 있는 정도 첨도: 데이터 분포 모양이 얼마나 완만한지를 표현하는 지표 왜도: 데이터 분포 모양이 얼마나 비대칭인지를 표현하는 지표 총 합계: 응답 결과 값들을 모두 더한 값 관측 수: 해당 설문조사에 대한 응답자들의 수 2. 성별에 따른 변수1(질문1)의 차이를 분석하기 위해 평균비교분석(t 검정분석)을 실시하고 결과를 해석하시오. 성별에 따른 변수2(질문2)의 차이를 분석하기 위해 평균비교분석(t 검정분석)을 실시하고 결과를 해석하시오.

표 2. 평균 비교 분석 결과…

인터넷 쇼핑 설문조사 평균 구성과 정리 포인트

표 2. 평균 비교 분석 결과 — 구분과 내용

표 2. 평균 비교 분석 결과 — 구분과 내용
구분내용(본문)
중앙값설문 조사 답변을 작은 값(1)부터 큰 값(7)까지 순서대로 나열하였을 때 가장 중앙에 있는 값
표준편차각 값을 평균에서 제외한 편차들을 제곱함으로서 음수의 값을 모두 양수로 변환하고 이 총합을 응답자의 개수로 나눈 값
표준오차표준 편차의 값을 루트 적용한 값
최빈값응답 결과 값들 중 가장 자주 나타난 값
최소값응답 결과 값들 중 가장 적은 값
최대값응답 결과 값들 중 가장 높은 값
범위최소값과 최대값의 차이
분산응답 결과 값들과 평균 간의 떨어져 있는 정도

구분별 세부 내용 (계속)

구분별 세부 내용 (계속)
구분내용(본문)
총 합계응답 결과 값들을 모두 더한 값
관측 수해당 설문조사에 대한 응답자들의 수
귀무가설해당 설문 조사의 남자와 여자의 차이에 통계적으로 유의미한 차이가 있다.
대립가설해당 설문 조사의 남자와 여자의 차이에 통계적으로 유의미한 차이가 없다.
귀무 가설회귀선이 통계적으로 유의하지 않다.
대립 가설회귀선은 통계적으로 유의하다.

표 2. 평균 비교 분석 결과

Ad
  • 각 질문에 대해 남자와 여자 간의 평균의 차이가 통계적으로 의미 있는 것인지를 확인하기 위해서 t 검정 분석을 실시한다.
  • 해당 검정에 있어서 가설은 다음과 같다.
  • 귀무가설: 해당 설문 조사의 남자와 여자의 차이에 통계적으로 유의미한 차이가 있다.
  • 대립가설: 해당 설문 조사의 남자와 여자의 차이에 통계적으로 유의미한 차이가 없다.

표 4. 회귀 분석 결과에 대한 통계 분석

  • 다중 상관계수는 회귀 모형에서 두 가지 이상의 독립 변수와 종속 변수와의 어느 정도의 상관관계가 있는지를 나타낸다.
  • 해당 모델에서는 독립변수인 질문 1과 2, 그리고 종속 변수 3 간의 상관관계라 할 수 있다.
  • 58은 해당 모형이 약 58% 가량 예측력이 있는 것으로 이해될 수 있다.
  • 01에 불과하는 것으로 나타난다.

표 5. 회귀 모형의 통계적 검정

  • 표 5에서는 회귀 분석을 통한 모델 및 회귀선이 통계적으로 의미가 있는 것인지를 확인하기 위해서이다.
  • 유의한 F의 값을 통해서 귀무 가설을 받아들이는지 또는 기각하는 지를 결정하게 된다.
  • 귀무 가설: 회귀선이 통계적으로 유의하지 않다.
  • 대립 가설: 회귀선은 통계적으로 유의하다.

참고문헌

  1. 고지마 히로유키 (2009). <세상에서 가장 쉬운 통계학 입문>. 지상사
  2. 김성연 (2017). <경영계열을 위한 통계학 기초>. 이모션북스
Advertisements

이 글이 도움이 됐다면 친구에게 공유해 주세요

필요한 친구에게 한 번에 보내 보세요. 공유는 큰 힘이 돼요.

네이버 블로그 스레드
이 자료 전체가 필요하신가요?총

환불규정

디지털 파일은 결제 후 즉시 제공되므로 환불이 제한됩니다.
◆환불 불가
- 단순 변심 / 일부 사용 후 환불 요청 / 구매 후 7일 경과
◆ 예외
- 파일 오류 / 다운로드 및 작동 불가 /
◆ 환불요청방식 : 상단의 고객센터 1:1 문의요청