안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 이번 포스팅에서는 포아송 회귀분석을 알아봅니다.포아송 또는 푸아송이라고 불리는 회귀분석의 이름은 워낙 이국적이라서 한 번 들어본 분들은 기억 어딘가에 틀림없이 지워지지 않고 남아있을 겁니다. 또한, 활용 빈도도 로지스틱 회귀분석 만큼이나 아주 높고요.로지스틱 회귀분석은 결과가 둘 중 하나로 결정되는 연구에서 사용되었는데요.포아송 회귀분석은 결과가 비율일 때 사용한다는 게 가장 큰 차이점입니다. 예를 들어, 발생률, 사망률 등을 분석할 때 쓰인다는 거죠.보건의료통계에서 얼마나 자주 보일지 감이 오시죠?! 자, 포아송은 로지스틱까지 잘 따라오셨다면 절대 어렵지 않습니다.이번 영상 하나에서 개념설명부터 R스튜디오 따라하기까지 한 번에 보여드리겠습니다.그럼 바로 시작하시죠. 아자아자~

안녕하세요. 깜신 김종엽입니다. 35,36,37탄에 이어 이번 시간에도 로지스틱 이야기를 좀 더 하려고 합니다.35탄에서는 로지스틱회귀분석의 개념에 대해서 알아봤고36,37탄에서는 분석 방법을 실제로 따라해봤으니, 이번 포스팅에서는 로지스틱회귀분석을 통해 찾은 의미 있는 결과들을 그래프로 그려보려고 합니다. 어떻게요?아주 예쁘고, 직관적으로요.더구나 쉽게 말이죠. ^_____^ 이번 유튜브 영상을 찬찬히 보면서 따라하시면여러분도 이제 로지스틱회귀분석을 활용한 논문 작성에 뛰어들 준비를 모두 마치게 됩니다. 화이팅입니다. 아자아자!!

2018.6.21일자 한림대학교 동탄성심병원 통계워크샵 자료 data("mtcars")View(mtcars)table(mtcars$cyl, mtcars$am) ##### 0,1로 필업된 데이터를 원래 의미로 바꾸는 방법 하나. #####mtcars$tm = ifelse(mtcars$am==0,"automatic","manual")result = table(mtcars$cyl, mtcars$tm) ##### 0,1로 필업된 데이터를 원래 의미로 바꾸는 방법 둘. #####mtcars$sm = factor(mtcars$am, labels=c("automatic", "manual"))table(mtcars$cyl, mtcars$sm) ###### 행과 열의 끝에 총합을 추가하는 방법 #######addmarg..

안녕하세요.건양대학교병원 의료정보학교실의 김종엽입니다. 이번 영상은R스튜디오에서 따라하는 방식으로 함께하는 로지스틱 회귀분석 2부입니다. 임상연구에서 무척 활용도가 높은 통계분석인 만큼조금 어려우셔도 포기하지 마시고, 끝까지 따라오시길 당부드립니다. 여러분의 통계공부에 늘 포스가 함께 하길 빕니다.

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 이번 시간에는 어제에 올렸던 로지스틱 회귀분석 개념 설명에 이어,R스튜디오에서 따라하는 방식으로 실습을 함께 하겠습니다.분량이 많아서, 세션을 나눴습니다. 일단 이번 영상은 1부에 해당합니다. 여러분의 통계공부에 늘 포스가 함께하길 빕니다.

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 회귀분석을 하려다보면,결과 변수가 '있다/없다' 이거나 '생존/사망' 과 같이이분되는 경우가 있습니다. (통계에서는 이항분포라고 부릅니다만, 중요하지 않습니다. --;;) 이번 시간에는 이분되는 결과변수를 대상으로 로지스틱회귀분석에 대한 개념을 잡아보려고 합니다.개념을 몰라도 통계는 돌릴 수 있습니다.하지만, 개념이 잡히지 않으면 자신이 돌린 결과를 스스로가 믿을 수 없는 상황이 발생하죠. 개념은 대충만 이해하셔도 되니,편하게 마음을 내려놓고 들어보시기 바랍니다. 감사합니다.