[스크랩] 다중회귀분석의 특징을 말해줘요^&^

1.  절차: 1) 연구가설 설정, 2)프로그램 실행, 3)변인의 기술통계 값 분석, 4)변인의 상관계수 분석, 5)회귀모델의 변량분석 및 유의도 검증, 6) 회귀계수 분석 및 유의도 검증, 7)모수치 추정, 8)부분/편상관 분석, 9)다중 공산성 분석, 10)전제 조건 검증

 

2. 다중회귀분석이 복잡한 이유는 여러 개의 독립변인간에 상관이 존재하기 때문입니다.

 

3. 다중회귀분석의 회귀계수를 해석할 때 주의할 점은 개별 독립변인의 회귀계수는 나머지 독립변인을 통제한 상태에서 구한 값입니다.

 

4. 다중공산성 문제란 여러 독립변인간의 상관이 높을 때 발생하는 문제를 말합니다. 이 현상은 독립변인간의 상관이 높을 때 한 변인이 통계적으로 유의하게 나오면 상관이 높은 다른 변인은 거의 통계적으로 유의하지 않게 나오는 현상을 말합니다.

 

5. 일반적으로 독립변인간의 상관계수가 0.5 이상이면 다중 공산성 문제가 있다고 말할 수 있습니다.

 

6. 다중공산성 문제를 해결하는 방법은 1)상관이 높은 독립변인을 합체 한 변인으로 만들어 사용하거나, 2)가장 적합하다고 생각하는 하나의 변인만을 선택하여 사용하는 것입니다.

 

7. 회귀분석의 전제조건: 1)random sampling, 2)정상분포, 3)독립변인과 종속변인의 관계는 선형적, 4)변량이 동질적이어야 하는데 특히 3)과 4)는 반드시 충족되어야 합니다. 선형성과 동질성을 동시에 알아보는 방법은 오차를 표준화시킨 표준오차 점수 분포의 그림을 살펴보는 것입니다.

 

8. SPSS에서는 회귀분석 중 도표를 선택한 후 X축에 표준예측점수(standardized predicted value: ZPRED)를, Y축에 표준오차점수(standardized residual; ZRESID)를 선택하면 선형성과 변량의 동질성 전제 조건을 검사할 수 있습니다.

출처 : 조금씩 채워가는 논문 통계와 해석

글쓴이 : CreatiVSsam 원글보기

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