곳 간, 공간 : 일상이 기억이 되다.

1. 비대칭도 - 중심화 경향을 파악할 때 (분산도, 산포도 등을 이용하여),'얼만큼 치우쳐져 있는가?' 를 판단하기 위한 척도- 왜도 Skewness : 좌/우의 분포양상- 첨도 Kurtosis : 표족한가? 뭉뚝한가? 의 분포양상- 정규분포와 비교할 때의 왜도, 첨도임을 확인할 것. 2. 왜도 Skewness- 좌/우의 분포양상- (정규분포와 비교하여) (꼭지점이) 왼쪽으로 기울어지면 왜도는 (+)- 오른쪽꼬리분포, (+)의 분포임.- 왼쪽꼬리분포, (-)의 분포임.- 3차 적률식 3. 첨도 Kurtosis- 첨도가 크다면 볼록하다(자료가 모여있다.)- 작다면, 뭉뚝하다( 자료가 분산되어있다.)- 4차 적률식 4. 적률 Moment5. 피어슨의 비대칭도

1. 척도 scale - 특성에 숫자를 부여한 것. 남=1, 여=2 등- 반드시 특성은 숫자 부여- 통계분석 프로그램은 숫자로 입력되어야 분석이 가능함.- 문자일 경우, 범주의 특성 파악 어려움.- 명목/서열/등간/비율 척도 : 명서등비 4가지 척도. 2. 명목척도 = 단순부여.- nominal s.- 명목 = 형식적인, 명목상의 사물 분류- 예) 성별(남/여), 3. 서열척도 (범주형, 명목상+높고낮은 의미 파악 가능)- ordinal s.- 예) 학력(초/중/고) - 단, 초졸보다 중 < 고 < 대 로 학력의 기준으로 의미가 높고낮음을 판단 가능.- 집단 + 높고 낮음 표현 가능. 4. 등간척도 (수치형)= interval s. - 간격이 동일한 척도- 예) 온도 (어제보다 [10도] 높다오 ㅏ같이 ..