아빠가 들려 주는 [통계] 변수 표준화 하기

 

표준화한다는 것은 여러 용도로 사용됩니다만,

오늘은 그런 용도보다는 방법을 이야기 해 볼까 합니다.

 

SPSS에서는 ‘기술통계’로 갑니다.

 

당연히 연속변수인 age와 time 중에서 일단 age만 선택해 보겠습니다.

그리고 아래쪽에 보면 “save standardized values~”를 활성화합니다.

 

그러면 이렇게 새로운 변수가 하나 생겼습니다. 변수 이름은 Zage 입니다.

 

 dBSTAT에서는 data 메뉴에서 Z score로 갑니다.

 

연속변수인 age와 time 중에서 age를 선택하고 확인을 누릅니다.

그러면 age_Z 변수가 생기면서, 결과값을 보여 줍니다.

 

엑셀에서는 우선 mean과 표준편차를 먼저 구해야 합니다.

물론 구하기는 쉽죠.

그 다음에 STANDARDIZE 함수를 이용해서 값을 만들고, 아래쪽에도 자동채우기 합니다.

3 프로그램의 결과를 비교하면 모두 동일합니다.

 

Web-R 의 2.0 beta 버전에서는 여러 가지 변화가 있는데,

일단 영어 버전이 생긴 것이 큰 특징(1)

그리고, csv, excel 뿐아니라, SPSS파일, SAS 파일, DBF 파일, DTA 파일을 읽게 된 것(2)도

큰 특징입니다.  

 

 

그리고, 데이터 전처리 기능도 강력한데,

그 중에 long form ↔ wide form 은 이전에 말씀드린 적이 있고,

표준화 기능 말씀드려야 겠군요.

“연속형 변수 표준화 하기”를 클리갛면,

아래의 창이 생깁니다. Age 변수가 연속 변수이므로 선택합니다.

 

 그러면 ZAGE변수가 생겼고, 이것은 엑셀에서 만들어진

B열과 동일하다는 것을 알 수 있습니다.

 SPSS와 web-R은 여러 연속변수를 한꺼번에 만들 수 있군요.

 dBSTAT도 편리하지만, 변수 하나씩만 만들 수 있습니다.

엑셀은 그냥 무난합니다. 언제나 그렇듯이 통계 강의할 때는 좋습니다.

오른쪽에 보이는 공식을 그냥 이용하는 것보다 별로 편할 것은 없지만 말입니다.

조금 부언하자면,
표준화 회귀계수를 구하는 것은 SPSS와 Web-R에서는
이런 표준화작업하지 않고도 기본적으로 해주고,
그 분야에 계신 분 이야기로는 상당히 중요하고
꼭 해야 하는 것처럼 말씀하시더군요.

의학에서는 표준화 회귀계수를 하는 경우는 흔치 않은 것같습니다.


 

아빠가 들려 주는 [통계] 비열등성 검정 : t-test 를 이용한 경우

 

 p값에 대한 제가 생각하는 3대 오해 중의 하나는

비열등성 검정과 관련된 것입니다.

“p>0.05 이면 두 군에 의미없는 차이가 없다.”

는 오해인데요. 대부분의 경우에 차이가 없다기 보다는

샘플 수가 작아서 차이가 있는지 발견하지 못했다는 것이 정확한 결론입니다.

다시 말해서 p>0.05 인 것은 차이가 없다는 것을 증명하는 도구가 아닙니다.

차이가 없다는 것을 증명하기 위해서는 비열등성 또는 동등성 검정을 하여야 하고

이에 대해서는 저의 책에서 아주 자세히 설명드렸는데요. 
오늘은 그냥 간단한 예를 한번 들어 보겠습니다. 
마침 어떤 분이 질문하셔서요.

(이 글의 메일 마지막에 엑셀 쉬트로 계산해 볼 수 있습니다)

 

오늘 이 쉬트는 기존의 논문에서 나온 값을 이용해서 비열등성 검정을 해보기 위한 것입니다.

2013년 9월24일에 올린 카페글에 대한 질문이 있어서

조금 자세히 설명드리려 합니다.

기존 논문에서는 두 군의 평균과 95%신뢰구간이 각각 위와 같다고 하고,

P값은 0.05보다 높다고 하면서 두군의 차이가 없다고 하면 옳겠습니까?

 

엑셀 파일에서도 p값을 계산해 줍니다.  P=0.3267이네요.

이 값만 가지고는 비열등한지 말해 주지 않습니다.

여기서 평균차의 95%신뢰구간을 보여 주는데요.

이 신뢰구간과 비열등성 한계를 비교하여 알 수 있게 됩니다.

 

엑셀 쉬트를 오른쪽으로 가보면 차트가 보이는데,

이 차트를 보면 조금 더 이해하기가 편할 수도 있습니다.

이 구간에 0이 포함되면 p값은 0.05보다 커지게 됩니다.

그런데 그것은 비열등한지 아닌지 알 수 없습니다.

비열등성 한계를 -0.18로 잡았다면(점선 화살표)

이 비열등성 한계가 95%신뢰구간과 겹쳐 있으면 이것은 비열등성 하지 않은 것입니다.

샘플의 숫자가 점차 늘어 나면, 신뢰구간이 줄어들게 됩니다.

 

이 엑셀 쉬트는 당시에

그냥 ‘p>0.05이므로 의미없는 차이가 없었다’는 식으로 결론내는

논문이 워낙 많아서

그렇게 하면 안된다.

비열등성 검정을 해야 한다.

등등을 설명하기 위해서 만든 쉬트입니다.

위의 두 개는 95%신뢰구간을 이용해서 SD를 계산하도록 한 것인데,

이것은

기존의 논문에서 95%신뢰구간을 제시하는 경우가 많아서이고요.

아래 두 개는 그냥 SD를 이용한 것입니다.

그리고, ITT라고 된 것과 PP라고 된 것이 있는데,

이것은 n수가 다를 때, 어떻게 되는지 비교하기 위한 것입니다.

일반적으로 우위성 검정에서는 ITT가 기본이 되는데요.

비열등성 검정에서는 ITT보다는 PP가 보수적이기 때문에

PP의 중요성이 커집니다.

이에 대한 설명을 하기 위해서 둘을 비교하도록 한 것입니다.

한마디로 실제로는 별로 쓸모 없는데,

강의를 할 때는 도움이 되는 것이라서 그냥 만들어 보았습니다.

혹시 강의하시는 분은 쓰셔도 되겠습니다.  

아빠가 들려 주는 [통계] SPSS 언어 바꾸기

얼마전 영어로 강의 하다보니, SPSS를 영어로 바꿀 필요가 있었습니다.

그리고, 오늘 web-R의 다국어 버젼으로 발전시키는 작업을 문교수님과

이야기하면서, 요걸 활용하면 되겠다는 생각이 들었네요.

아무래도 자동 번역기는 전문 용어에는 오류가 있으니까요.

기대해 주세요. 지금 web-R.org  영어 버젼이 베타버젼 상태로 나왔고, 조만간 공개될 예정입니다.

그전이라도 SPSS 쓰시는 분도 알아 두면 좋을 것같아서 소개합니다.

지금을 러시아어 버젼 상태입니다. 두번째 메뉴, 제일 아래쪽이 '옵션'입니다.

저는 지금 SPSS 18버젼입니다. 여유가 없네요.

그래도 나쁘진 않습니다.

옵션을 클릭하면 한참 뒤에 이 창이 뜹니다. SPSS는 이상하게 불러오고 이러는데 시간이 꽤 걸립니다.

대신 통계 자체는 아주 느린 편은 아니지만..

R에 비하면 느린 편이라고 할 수 있습니다.

제가 R 좀 써보니까 느린 것을 알 수 있지만, 일반적으로 SPSS도 별로 느린 것은 아니라는 생각 듭니다.

오른쪽에 있는 두 메뉴가 언어 설정인데요. 러시아어라서 뭔지 몰라서 첫번째것을 선택했습니다.

(괜히 호기심에 러시아어 했다가...)

이렇게 여러 언어가 있네요.

안타깝게 아랍어는 없습니다.

얼마전 사우디 의사들을 만났을 때 모두 SPSS만 사용하던데...

그래도 이정도라도 어디입니까...

한국어도 있다는 것이 감사하죠.

이렇게 보시면, 오른쪽에 output에 영어가 있고요,

use interface에도 영어가 있죠.

이렇게 메뉴 구성하는 언어와 출력물 언어를 달리 할 수 있습니다.

평소 한국어를 이용해서 쓰다가 혹시 논문에 낼 일이 있으면 

영어로 바꾸어서 결과물 보셔도 될 것같습니다.