논문을 요약했습니다.

1. GLM을 이용한 대학학업성취도 분석
-최국렬, 이동석-
김연진

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1. Background Your name
연구의 배경 및 시사점
■ 왜 이 연구를 진행하게 되었는가?
 대학 평점평균에 영향을 미치는 요인은 대학 관계자들의 관심의 대상임
 우리나라의 대학입시제도는 과학적 검증 없이 자주 변경되어왔는데
대학입시제도의 영향력을 고려했을 때, 개혁은 과학적 데이터를 바탕으로 진행되어야 함
■ 연구의 시사점(implication)
 평점평균에 영향을 미치는 요인변수를 찾아냄으로써 향후 입시정책 수립에 도움이 될 수 있음
 중위권 대학에서의 평점평균 관련 특성을 파악할 수 있음

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3. Statistical methods Your name
GLM
■ General Linear Model
 하나 이상의 예측 변수와 계량형 반응 변수 간의 통계적인 관계를 나타내기 위해
최소제곱법을 사용하여 계산을 수행하는 분산 분석 절차

 종류: ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, Linear Regression 등
 Cf) Generalized Linear Model

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3. Statistical methods Your name
표준화 회귀분석
■ 표준화 회귀분석
 일반회귀분석 모형
 표준화 회귀분석 모형
종류 회귀계수의 의미 제공하는 정보
일반 회귀분석
예측변수가 1 단위 증가할 때
종속변수 점수의 평균 변화량
예측변수의 종속변수에 대한
고유효과
표준화 회귀분석
예측변수가 1 표준편차 증가할 때
종속변수 표준편차 변화 정도
예측변수의 종속변수에 대한
상대적 영향력

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4. 활용 데이터 및 모델 Your name
인제대학교 데이터를 이용한 모델
■ 활용 데이터 설명
 인제대학교 96학년도 입학생의 첫 4개 학기, 97학년도 입학생의 첫 2개 학기 평점평균 외
기타 평점평균에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인과 관련된 데이터
■ 변수 설명
 종속변수: 매 학기 평점평균
 독립변수: 수학능력시험 분야별 성적(외국어, 언어, 수리탐구1, 수리탐구2), 고교내신 성적,
성별, 고교출신지역, 입학전형, 기숙사 입사 여부, 전공학과
■ 모델 설명


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5. 분석 결과 Your name
96학년도 입학생들 결과
■ 분석 결과

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5. 분석 결과 Your name
97학년도 입학생들 결과
■ 분석 결과

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6. Limitation & Further study Your name
연구의 한계 및 향후 연구과제
■ 연구의 한계
 휴학생들로 인한 결측치 문제
■ Further study
 적절한 추가변수를 찾아 모델의 설명력을 높여야 함

9. Thank you
for listening!