JASP Reference

Q: JASP 베이지안 회귀분석도 다루나요?

네. 베이지안 회귀 항목에서 베이지안 적응 표본추출(BAS), 모형 사전분포(Uniform, Beta-Binomial), 계수 사전분포(JZS 기본), 변수별 포함 확률, 사후 계수 요약, 베이즈 인자를 이용한 모형 비교를 다룹니다.

Q: 어떤 인자분석 방법이 포함되어 있나요?

주성분분석(PCA), 탐색적 인자분석(EFA, 추출 방법: ML/ULS/PA, 회전 방법: Varimax/Oblimin/Promax), 확인적 인자분석(CFA, 적합도 지표: CFI, TLI, RMSEA, SRMR)을 다룹니다.

Q: SEM 모듈도 다루나요?

네. SEM 항목에서 경로분석, 확인적 인자분석, 완전 구조방정식 모형을 다루며 JASP에서 직접 입력할 수 있는 lavaan 문법을 사용합니다. 적합도 지표(Chi-square, CFI, RMSEA, SRMR)와 자동 경로 다이어그램 생성도 포함됩니다.

Q: JASP의 기계학습 기능은 무엇인가요?

분류(KNN, LDA, Random Forest, Boosting, SVM), 회귀(KNN, Random Forest, Boosting), 군집화(K-Means, Fuzzy C-Means, 계층적, 모형 기반)를 제공합니다. 모형 평가를 위한 교차검증과 혼동행렬 출력도 포함됩니다.

Q: JASP에서 R 코드를 확인할 수 있나요?

네. Preferences > Advanced > R syntax에서 각 분석의 jaspResults 기반 R 코드를 표시합니다. GUI에서 R 코드로의 변환을 통해 R을 학습하고, JASP 분석을 R에서 직접 재현하는 데 유용합니다.

JASP 베이지안+빈도주의 분석 UI/옵션 레퍼런스

24개 결과

JASP Reference 소개

JASP 레퍼런스는 JASP 통계 소프트웨어의 베이지안 및 빈도주의 분석 모듈을 검색할 수 있는 치트시트입니다. 베이지안 항목에는 베이지안 t-검정, 모형 비교를 포함한 베이지안 ANOVA, 베이지안 회귀분석(BAS/JZS 사전분포), 베이지안 상관분석, 베이지안 교차표 분석, Jeffreys 베이즈 인자 해석 기준표(BF10의 일화적 증거부터 극단적 증거까지)가 포함됩니다.

빈도주의 섹션에서는 기술통계, t-검정(독립/대응/일표본), ANOVA(일원/반복측정/ANCOVA/MANOVA), 선형 및 로지스틱 회귀, 빈도분석 및 교차표, 신뢰도 분석(Cronbach alpha, McDonald omega), 인자분석(PCA, EFA, CFA), 비모수 검정, SEM(lavaan 기반), 메타분석, 네트워크 분석, 기계학습(분류/회귀/군집화)을 다룹니다.

연구자, 대학원생, 데이터 분석가 등 JASP를 사용하여 통계 분석을 수행하면서 베이즈 인자 기준값, 사전분포 설정, 효과크기 측정, 사후검정, 모형 적합도 지표, 데이터 가져오기 형식, 결과 내보내기 옵션, R 코드 확인 기능을 빠르게 참조해야 하는 분들을 위해 설계되었습니다.

주요 기능

베이지안 t-검정, ANOVA, 회귀, 상관분석 — 베이즈 인자(BF10) 출력 및 사전분포 설정
Jeffreys 베이즈 인자 해석 기준표 — 일화적 증거(1-3)부터 극단적 증거(>100)까지
빈도주의 t-검정, ANOVA, 회귀분석 — 효과크기(Cohen d, eta-squared, omega-squared) 포함
인자분석 — PCA, EFA(ML/ULS/PA 추출, Varimax/Oblimin 회전), CFA 적합도 지표
SEM 모듈 — lavaan 문법, 경로분석, CFA, 적합도 지표(CFI, RMSEA, SRMR)
메타분석 — 숲 그림/깔때기 그림, 출판 편향 검정(Egger), 이질성 측정(I-squared)
기계학습 모듈 — 분류(KNN, LDA, Random Forest, SVM), 군집화(K-Means, 계층적)
데이터 가져오기(CSV, SPSS, Stata, SAS, R, Excel), .jasp 파일 재현성, R 코드 내보내기

자주 묻는 질문

JASP 레퍼런스는 어떤 통계 방법을 다루나요?

3가지 카테고리를 다룹니다. 기본 사용(데이터 가져오기, 변수 유형, .jasp 파일, 결과 내보내기, R 코드 보기), 빈도주의(기술통계, t-검정, ANOVA, 회귀, 빈도분석, 신뢰도, 인자분석, 비모수, SEM, 메타분석, 네트워크, 기계학습), 베이지안(베이지안 t-검정, ANOVA, 회귀, 상관, 교차표, 베이즈 인자 해석)입니다.

JASP에서 베이즈 인자는 어떻게 해석하나요?

Jeffreys 해석 기준표가 포함되어 있습니다. BF10 1-3은 일화적 증거, 3-10은 보통 증거, 10-30은 강한 증거, 30-100은 매우 강한 증거, 100 초과는 극단적 증거입니다. BF10 < 1이면 귀무가설을 지지하며, 역수 1/BF10 = BF01은 귀무가설에 대한 증거를 나타냅니다.

JASP 베이지안 회귀분석도 다루나요?

네. 베이지안 회귀 항목에서 베이지안 적응 표본추출(BAS), 모형 사전분포(Uniform, Beta-Binomial), 계수 사전분포(JZS 기본), 변수별 포함 확률, 사후 계수 요약, 베이즈 인자를 이용한 모형 비교를 다룹니다.

어떤 인자분석 방법이 포함되어 있나요?

주성분분석(PCA), 탐색적 인자분석(EFA, 추출 방법: ML/ULS/PA, 회전 방법: Varimax/Oblimin/Promax), 확인적 인자분석(CFA, 적합도 지표: CFI, TLI, RMSEA, SRMR)을 다룹니다.

SEM 모듈도 다루나요?

네. SEM 항목에서 경로분석, 확인적 인자분석, 완전 구조방정식 모형을 다루며 JASP에서 직접 입력할 수 있는 lavaan 문법을 사용합니다. 적합도 지표(Chi-square, CFI, RMSEA, SRMR)와 자동 경로 다이어그램 생성도 포함됩니다.

JASP의 기계학습 기능은 무엇인가요?

분류(KNN, LDA, Random Forest, Boosting, SVM), 회귀(KNN, Random Forest, Boosting), 군집화(K-Means, Fuzzy C-Means, 계층적, 모형 기반)를 제공합니다. 모형 평가를 위한 교차검증과 혼동행렬 출력도 포함됩니다.

JASP에서 R 코드를 확인할 수 있나요?

네. Preferences > Advanced > R syntax에서 각 분석의 jaspResults 기반 R 코드를 표시합니다. GUI에서 R 코드로의 변환을 통해 R을 학습하고, JASP 분석을 R에서 직접 재현하는 데 유용합니다.

이 JASP 레퍼런스는 무료인가요?

네, 회원가입 없이 완전히 무료로 사용할 수 있습니다. 모든 콘텐츠가 브라우저에서 실행되며 서버로 데이터가 전송되지 않습니다. liminfo.com의 무료 통계 및 연구 도구 모음의 일부입니다.