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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제5호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 2,439 - 2,445 (7page)
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고객만족도 조사연구에서 개별 리커트 척도 사용은 매우 일반적이다. 이러한 리커트 척도에 의해 얻어진 데이터에 대한 군집분석은 주의를 기울일 필요가 있다. 보통 많이 적용하고 있는 일반적 군집분석은 연속적 데이터 즉 수치형 척도에 의해 얻어진 데이터에 적합한 경우가 대부분이다. 반면 리커트 척도와 같은 이산형 혹은 범주형 데이터에 대한 군집분석 방법은 최근 연구가 많이 이루어지고 있는 실정이며 본 연구에서는 Hamming 거리를 이용한 군집기법, 이단계(two-step) 군집분석 그리고 k-means 방법과 비교를 하고 이중 가장 성능이 우수한 방법으로 실제 사례에 적용해본다. 비교는 Fisher의 붓꽃자료를 이산형으로 변형한 데이터로 모의실험을 하였고, 이때 가장 정분류율이 높은 이단계 군집방법을 이용하여 D대학 2013년 학생 만족도 조사로 얻어진 범주형 자료에 대한 군집분석을 적용하여 보았다. 군집분석을 통하여 충성도가 높은 학생 군과 낮은 학생 군을 찾고 두 군간의 특징으로 학점을 고려하였으나 통계적 차이는 나타나지 않았다.
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참고문헌 (11)
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Jang, H. / 2014 / The Comparison Study of Cluster Method Based on Likert Scale / 석사 / Dongeui University
Likert, R. / 1932 / A Technique for the Measurement of Attitudes / Archives of Psychology
Mingoti, S. A. / 2012 / Clustering Algorithms for Categorical Data: A Monte Carlo Study / International Journal of Statistics and Applications 2 (4) : 24 ~ 32
SPSS Inc / / TwoStep Cluster Analysis. Technical report
SPSS Inc. / / The SPSS TwoStep Cluster Component. A Scalable Component to Segment Your Customers More Effectively. White paper - Technical report
Likert, R. / 1932 / A Technique for the Measurement of Attitudes / Archives of Psychology
Mingoti, S. A. / 2012 / Clustering Algorithms for Categorical Data: A Monte Carlo Study / International Journal of Statistics and Applications 2 (4) : 24 ~ 32
SPSS Inc / / TwoStep Cluster Analysis. Technical report
SPSS Inc. / / The SPSS TwoStep Cluster Component. A Scalable Component to Segment Your Customers More Effectively. White paper - Technical report
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