Intro 설문조사가 끝났으면 이제 정리를 해야 한다. 일련의 과정은 보통 코딩이라 부른다. (1) 주요 패키지 이번 포스트부터 gt 패키지를 사용하려고 한다. gt: ggplot2와 같이 Table를 문법으로 컨트롤 할 수 있도록 구현된 패키지이다. kableExtra: HTML로 출력할 수 있도록 도와주는 패키지이다. 문제점 SmartPLS 프로그램을 쓴다 하더라도 기본적으로 모든 데이터의 entry는 수치형으로 일단 바뀌어 있어야 한다. 우선 데이터를 불러와서 확인해보자. library(tidyverse) library(gt) library(kableExtra) # 데이터 불러오기 data <- read_csv("data/thesis_mater.csv") data %>% head() %>% kable() %>% kable_styling("striped") %>% scroll_box(width = "100%") EI_1 EI_2 EI_3 EP_1 EP_2 EP_3 ER_1 ER_2 ER_3 SS_1 SS_2 SS_3 SC_1 SC_2 SC_3 SR_1 SR_2 SR_3 F1 F2 F3 NF1 NF2 NF3 Firm_Age Firm_Size WE1 WE2 WE3 gender founder_employee age_of_respondent Education_Level Business_Area 2 3 4 3 3 4 3 2 4 1 1 3 3 3 3 2 2 1 2 2 3 3 1 3 5 years above Above 15 members No, I don't have experience Yes Yes Female Employee 30-39 Undergraduate School Others 5 5 2 3 5 3 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 Less than 2 years Less than 5 members No, I don't have experience No Yes Male Employee Younger than 30 Undergraduate School Media and Entertainment 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 5 years above Less than 5 members As founder or employee, I have startup experiences more than 3 times No Yes Female Founder of Company Younger than 30 Undergraduate School Others 3 3 2 1 2 1 2 1 3 2 1 3 1 1 1 2 3 3 3 3 2 3 2 2 Less than 2 years Less than 5 members No, I don't have experience Yes Yes Male Employee Younger than 30 Undergraduate School Others 5 3 5 2 5 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 3-4 years Less than 5 members As founder or employee, I have startup experiences more than 3 times No Yes Male Founder of Company 30-39 Undergraduate School Others 1 3 3 1 3 3 2 3 1 4 1 2 3 3 1 2 2 1 1 2 3 1 3 1 5 years above 5-9 members As founder or employee, I have startup experience, one time No No Female Employee Younger than 30 Undergraduate School Others 위 데이터에서 보면 알 수 있듯이, WE1 ~ Business_Area 까지의 데이터는 모두 문자로 되어 있다.

I. 연구모델 개발과 가설 설정 교재에서는 스마트폰 프로젝트의 연구모델 데이터를 기반으로 작성하였지만, 이번 포스트 이후 부터는 필자의 학위논문 데이터를 기반으로 책 내용과 병행하려고 한다. (1) 연구모델 개요 학위논문 주제: The Mediating Effect of Entrepreneurial Performance on the Relationship between Entrepre-neurial Orientation and Social Capital: The cases from the Philippines 주요요인은 기업가적지향성, 사회적자본이며, 종속변수는 기업의 성과로 구성되어 있다. 설문지 공개관련: 설문지 Sample이 필요하신 분들은 2021년 2월 이후에 요청하기를 바란다. (졸업이후) 교재는 스마트폰 프로젝트의 연구 모델이라는 주제로 Sample 설문지 문항에 대한 내용이 있다.

강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 공지 본 포스트는 필자의 수업을 듣는 사람들을 위해 작성하였습니다. I. 구글 드라이브와 Colab과 연동 구글 드라이브와 Colab과 연동하면 보다 쉽게 데이터에 접근할 수 있다. 구글 인증만 하면 된다. # Google Drive와 마운트 from google.colab import drive ROOT = '/content/drive' drive.

I. PLS-SEM 통계 기초 교재를 참고하여 통계 기초에 대한 간단한 설명을 서술한다. 이는 다른 통계 책에도 있는 내용이기는 하다. 지난 시간에, PLS-SEM의 분포, 유의 수준과 신뢰수준의 관계, 신뢰도와 타당도, 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석, 회귀분석에 대해 설명함 참조: PLS-SEM 통계 분석기법(1) (1) 추정과 신뢰구간 추정(estimation)이란 모집단에 대한 어떠한 정보도 없는 상태에서 모집단을 대표할 수 있는 표본 추출하여 표본의 통계량을 구한 다음 이를 이용해서 모집단의 모수 예측 점추정(Point Estimation): 추정하고자 하는 모수를 하나의 수치로 추정 신뢰구간 추정(Confidence Interval Estimation): 추정하고자 하는 모수가 존재하리라고 예상되는 신뢰구간을 정하여 추정하는 방법 신뢰구간에서는 보통 t분포 이용.

I. PLS-SEM 통계 기초 교재를 참고하여 통계 기초에 대한 간단한 설명을 서술한다. 이는 다른 통계 책에도 있는 내용이기는 하다. (1) PLS-SEM의 분포 PLS-SEM은 검증 통계량으로 t분포와 t값을 활용함. t분포는 평균이 0, 표준편차가 1인 종모양의 좌우대칭인 분포 유의수준 확인 지표는 p값을 활용함. (사회과학 분야에서는 유의수준 5% 이내) (2) 유의수준과 신뢰수준의 관계 유의수준이 $\alpha$ 이면 신뢰수준은 $1−\alpha$ 가 됨. 즉, 신뢰수준은 허용오차수준인 유의수준에 따라 결정됨. (3) 신뢰도(Reliability)와 타당도(Validity) PLS-SEM은 측정모델과 구조모델을 동시에 분석함.

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개요 Kaggle 대회인 `Titanic’대회를 통해 분류 모형을 만들어본다. 본 강의는 수업 자료의 일부로 작성되었다. I. 사전 준비작업 Kaggle API 설치 및 연동해서 GCP에 데이터를 적재하는 것까지 진행한다. (1) Kaggle API 설치 구글 코랩에서 API를 불러오려면 다음 소스코드를 실행한다. !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (1.5.6) Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (2.23.0) Requirement already satisfied: urllib3<1.25,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (1.24.3) Requirement already satisfied: python-slugify in /usr/local/lib/python3.

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공지 본 포스트는 필자의 수업을 듣는 사람들을 위해 작성하였습니다. I. 구글 드라이브와 Colab과 연동 구글 드라이브와 Colab과 연동하면 보다 쉽게 데이터에 접근할 수 있다. 구글 인증만 하면 된다. # Google Drive와 마운트 from google.colab import drive ROOT = '/content/drive' drive.mount(ROOT) Go to this URL in a browser: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?client_id=947318989803-6bn6qk8qdgf4n4g3pfee6491hc0brc4i.apps.googleusercontent.com&redirect_uri=urn%3aietf%3awg%3aoauth%3a2.0%3aoob&response_type=code&scope=email%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fdocs.test%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fdrive%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fdrive.photos.readonly%20https%3a%2f%2fwww.googleapis.com%2fauth%2fpeopleapi.readonly Enter your authorization code: ·········· Mounted at /content/drive (1) 데이터 다운로드 제주 신용카드 데이터를 다운로드 받는다. (회원가입 필수) 웹사이트: 제주 신용카드 빅데이터 경진대회 (2) 구글 드라이브에 다운로드 받은 폴더를 올린다.

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