반응형 기초 통계 기본2 기초통계. 이변량통계3: 단순 선형 회귀 분석 회귀분석(regression analysis) 회귀분석이란, 독립변인이 종속변인을 얼마나 잘 예측하는지를 분석하는 통계적 기법이다. 예를 들어 키를 통해 몸무게를 유추한다고 했을 때 몸무게를 얼마나 잘 예측해주는지 등을 알아볼 때 사용할 수 있다. 회귀는 완전히 상관에 기반한 통계적 기법이다. 상관과의 차이라면, 상관은 두 변인 간의 관계를 묘사한다고 했을 때 회귀는 한 변인을 통해 다른 변인의 값을 예측해준다는 점에서 차이가 있다. 저번 글에서 독립변인은 다른 변인에 영향을 주는 변인, 종속변인은 다른 변인의 영향을 받는 변인임을 배웠다. 회귀분석에서 역시 독립변인, 종속변인이라는 용어를 사용하지만, 예측을 해준다는 점에서 예측변인(predictor variable = 독립변인), 준거변인(criter.. 2020. 12. 5. 기초통계. 이변량 통계1: 상관분석 기초 이변량 통계(bivariate statistics)란 변인이 두개 이상인 경우의 통계 분석을 의미한다. 가장 기본적인 이변량 통계로 상관이 있다. 상관(Correlation) 상관이란, 두개의 양적 변인 간의 관계를 말한다. 우리는 상관분석을 통해 두 변인 간 관계를 측정하고 알아볼 수 있다. 예를 들면 키와 몸무게의 관계, 자존감과 행복감간의 관계, 음식 섭취량과 활동수준 간의 관계 등의 관계를 알아보는 것이 상관이라고 할 수 있다. 저번 글에서 본 바와 같이 명명척도는 크기 비교가 불가능하기 때문에 상관관계를 구하는 것은 불가능하며, 서열척도, 동간척도, 비율척도만 상관분석이 가능하다. 한 변인의 값이 증가할수록 다른 변인의 값이 어떻게 변화하는지에 따라 정적 상관과 부적 상관으로 나뉠 수 있다. 정.. 2020. 12. 3. 이전 1 다음 반응형
