로지스틱 회귀분석에 대해서 또다시 질문드립니다.

교수님 안녕하십니까, 연구 진행중에 관련하여 여쭙고자 할게 있어서 문의 드립니다. 1). 질문의 핵심 내용을 요약하자면, propensity score matching 을 1:1 matching 을 할때, 두 그룹 중 어느 그룹을 처치군으로 설정하느냐에 따라서 matching 결과가 다르게 나오고, 그에 따라서 각 변수들이 matching 이 얼마나 잘되어 있는지 (mean difference)도 큰 차이가 나고, 생존분석 결

회귀모형 진입 / 제거된 변수 b 모형 진입된 변수 제거된 변수 방법 1 education in years, subject’s age a . 입력 2 confid, life a . 입력 3 흡연재코딩 , satisfaction with current weight a . 입력 a. 요청된 모든 변수가 입력되었습니다 . b. 종속변수 : overall state of health 모형 요약 모형 R R 제곱 수정된 R 제곱 추정값

안녕하세요. 박사님 토목공학쪽에서 수공학쪽 공부를 하고 있는 대학원생 입니다. 주어진 시계열 자료를 가지고 Mann-Kendall 경향성 분석을 실시하기 위해서 구글에 검색하여 무료 소프트 웨어를 찾았으며 그것으로 주어진 자료에 대한 경향성 분석을 실시 하였는데요 다름이 아니라, 경향성의 여부를 어떤 값이나 기준으로 판단하는 건지 잘 모르겠습니다. 저번 고급회귀분석에서 배운바로는 p값이 0.05 이하이면 유의하다 하여 경향성이

안녕하세요 교수님, 통계부분을 논문 쓰면서 처음으로 다루다 보니, 책을 보며 하나하나 혼자 알아가다가 도저히 알수가 없는 벽에 부딪혀질문 드리게 되었습니다. 책을 따라하여 결과값을 작성하였는데 매개효과에서 유의한 부(-)의 영향을 나타내는 결과값이 나오더라도 상관관계에서 정(+)의 영향을 가지게 되는경우, 영향력이 극히 미미하다 라고 해석하는 경우도 있다고 하는데, 이경우가 그에 해당하는지, 아니라면 어찌 해석해야하면 좋을지

회귀분석은 선형성의 중요합니다. 즉, 독립변수와 종속변수의 Plot 그래프를 그렸을 때, 직선의 경향이 있어야 한다는 것이죠. 만약 그 형태가 직선이 아닌 곡선의 형태를 띠고 있는 자료를 일반 회귀분석으로 하면 문제가 생깁니다. 이것을 해결할 수 있는 방법은 2가지가 있는데, 1. 비선형 회귀분석 선형 회귀분석이 아닌 비선형 회귀분석을 하는 것이 첫번째 방법입니다. 이것은 직선이 아닌 곡선으로 회귀식을 만들게 됩니다. 2. 변

교수님 죄송하지만 혹시 Trim-and-Fill 분석 시 보고되지 않은 효과크기가 0개가 나올수도 있나요?