Re: 오늘의 마지막 문제. 여러분들이 분석 하고 싶은 다중 회귀 ...

[20기_서상원]

# 데이터로드
fft <- read.csv("소방관_정신건강_데이터.csv", header = T)

#1. 데이터 확인

전체건수 확인
nrow(fft) #200건
결측치 유무 확인
colSums(is.na(fft)) # 무
종속변수의 데이터 분포 확인
hist(fft$정신질환_정도)

대칭적인 종 모양 을 보이며, 이는 데이터가 정규분포에 가깝다.

기술 통계 데이터 확인
summary(fft)

#2. 다중회귀 분석실행
model <- lm(정신질환_정도 ~., data = fft )

#3. 결과 출력
summary(model) 
결과 :

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Coefficients:
              Estimate Std. Error t value             Pr(>|t|)    
(Intercept)   -0.36542    3.34840  -0.109                0.913    
근무시간       0.37763    0.03876   9.743 < 0.0000000000000002 ***
트라우마_노출  0.66931    0.07461   8.970 0.000000000000000245 ***
신체_건강     -1.96055    0.29580  -6.628 0.000000000325061246 ***
사회적_지원   -1.78361    0.33185  -5.375 0.000000217645472370 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 5.143 on 195 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.5789, Adjusted R-squared:  0.5702 
F-statistic: 67.01 on 4 and 195 DF,  p-value: < 0.00000000000000022

결정계수: Multiple R-squared:  0.5789 양호한 성능을 보여준다

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#4. 변수 중요도 시각화
varImp(model)

결과:

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              Overall
근무시간      9.743499
트라우마_노출 8.970438
신체_건강     6.627907
사회적_지원   5.374685

근무시간 과 트라우마 노출이 정신질환 정도에 가장 큰 영향을 미치는 주요 변수로 나타났습니다.
신체 건강과 사회적 지원도 정신건강에 영향을 미치지만, 상대적으로 중요도는 낮습니다.
따라서, 소방관의 정신건강을 개선하기 위해서는 근무시간 관리, 트라우마 예방 및 치료 프로그램이 우선적으로 필요하며, 신체 건강 관리와 사회적 지원 체계 강화도 병행하는 것이 효과적일 것입니다.