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fileicon[회귀분석] 건강증진행위에 대한 회귀분석

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소개글

[회귀분석] 건강증진행위에 대한 회귀분석에 대한 자료입니다.

목차

Ⅰ. Data 구성

Ⅱ. 건강지각 척도, 자기 효능감 척도, 건강증진 행위 평가척도 별로 변수의 차원 줄여주기

Ⅲ. 다항회귀분석 실시
1] 종속변수 : h_mean, 독립변수 : 일반적 특성 변수들(dummy 포함), p_mean, se_mean
2] 종속변수 : h_score, 독립변수 : 일반적 특성(dummy), p_ score, se_ score

ⅠV. Futher Study

본문내용

Ⅰ. Data 구성
주어진 설문 문항 및 데이터는 다음과 같이 일반적 특성 13문항, 건강지각 33문항, 자기 효능감 17문항 등의 독립변수와 건강증진행위 25문항의 종속변수로 구성되어 있다. 이 중 독립변수인 건강지각 척도 33문항(p1-p33)은 ‘항상 그렇다’ ~ ‘결코 아니다’의 5점 척도로 데이터가 coding 되어있고, 자기 효능감 척도 17문항(se1-se17)는 ‘언제나 그렇다’ ~ ‘전혀 그렇지 않다’의 4점 척도로 coding 되어 있다. 종속변수인 건강증진 행위 평가척도 25문항(h1-h25)는 ‘항상 그렇다’ ~ ‘전혀 그렇지 않다’의 3점 척도로 coding 되어있다. 또한 일반적인 특성에 대한 문항의 경우에는 연령, 월평균 미귀가일수, 월평균 야근일수 등 coding 되어있는 그대로 분석에 이용할 수 있는 변수들도 있지만, 성별, 최종학력, 결혼상태 등의 질적 변수들도 포함되어 있다. 따라서 이러한 변수들을 회귀분석에 이용하기 위해서는 dummy 변수의 형태로 만들어 넣어주어야 한다.

Ⅱ. 건강지각 척도, 자기 효능감 척도, 건강증진 행위 평가척도 별로 변수의 차원 줄여주기
먼저 ‘일반적인 특성’ 관련 문항들은 총 13개였지만, 이 중 dummy 변수의 형태로 만들어주어야 하는 변수가 대부분이었다. 특히 최종 학력, 결혼 상태, 가족과의 동거 여부 등 보기 문항이 3개 이상이어서 그 수만큼 dummy 변수를 만들어주어야 한다.
즉, 성별(dummy : 남성=1, 여성=0), 연령, 최종학력(dummy 변수 3개 : Edu_d1, Edu_d2, Edu_d3)), 결혼상태(dummy 변수 2개 : Wed_d1, Wed_d2), 가족과의 동거여부(dummy 변수 3개 : Fam_d1, Fam_d2, Fam_d3), 종교(dummy 변수 4개 : God_d1, God_d2, God_d3, God_d4), 계급(dummy 변수 3개 : Rank_d1, Rank_d2, Rank_d3), 월평균 미귀가일수, 월평균 야근일수, 건강상태(dummy 변수 2개 : health_d1, health_d2), 만성질환유무(dummy : 예=1, 아니오=0), 급성질환유무(dummy : 예=1, 아니오=0), 정기 체력검정에 대한 부담(dummy : 예=1, 아니오=0) 등으로 변수를 만들어주었다.

태그 _ 변수, 건강 score, 척도 독립변수, 건강증진 mean, 증진 건강지각

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