SPSS회귀분석 및 해석방법

[성자]

통계관련이해 http://6025.co.kr/statistics/hye.asp

http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=stat833&logNo=220079250197

회귀분석은 정량적변수(점화할 수 있는 변수)가 정량적 변수에 미치는영향을 검증하고자 할때 사용하는 분석방법

단순회귀분석은 독립몆수 1개가 종속변수에 비치는 영향을 검증할 때

다중회귀분석은 독립변수 여러개가 종속변수에 미치는 영향을 검증할 때

분석방법은 위 주소의 사이트를 참조하기 바랍니다.

SPSS다중회귀분석방법

1.분석-회귀분석-선형을 선택,

2.독립변수에는 ‘디자인만족도와 ’기능만족도‘를 종속변수에는 ‘전반적 만족도’를 넣어준다음 통계량 메뉴에 들어간다

3. 독의 다중공선성 d부를 파악학위해 ‘공선성진단’체크하고, 잔차의 독립성여부를 검증하기위해 ‘Durbin-Watson'을 체크 한 후 계속-확인을 클릭 히면 결과가 나타난다.

먼저 모형 요약에서는 R제곱과 수정된 R 제곱, Durbin-Watson'겂이 나온다.

R 제곱은 독립변수가 종속변수를 얼마나 설명하는지를 의미하는 통계랼이다.

여기서 .459로 나타난 것은 약 45.9%를 설명한다고 할 수 있다.

수정된 R제곱은 변수가 많아지면 무조건 높아지는 R제곱의 단점을 보완하는 R 제곱이다. 

여기서 수정된 R제곱은 .457로 나타났는데 R제곱과 큰차이가 나지 않을수록 좋은 모형이라고 할 수 있다.

요즈음 논문에는 R제곱과 수정된 R제곱을 모두 표기하는게 일반적이다.

한편 Durbin-Watson'은 1에서 3사이의 값을 보이면 잔차의 독립성에 큰 문제가 없다고 할 수 있는데 여기서는 1.874로 나타나 잔차의 독립성이 충족된 것으로 판단된다.

모형요약 b

모형	R	R2	수정된 R2	추정값의 표준오차	Durbin-Watson
1	.667	.459	.457	.72478	1.874

a.예측값:(상수), 기능만족도, 디자인 만족도

b.종속변수:전반만족도

<!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->

다음 분산분석에서는 F값에 대한 유의확률을 확인해야 하는데 유의확률(p값)이 0.05보다 작으면 회귀모형이 적합하다고 할 수 있다. 

분산분석3

모형	제곱합	자유도	평균제곱	F	유의확률
1 회귀모형        잔차       합계	230.259 271.585 501.844	2 517 519 <!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->	115.130 .225	219.165	.000b

<!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->

마지막으로 계수에서는 VIF값을 먼저봐야하는데 VIF 값이

10 미만이면 다중 공선성에는 문제가 없다고 한다. 다중공선성이란 너무 비슷한 변수가 독립변수에 포함된 경우를 말하는데 여기서는 VIF값이 모두 1점대로 작으므로 다중 공선성 문제는 없는 것으로 나타났다.

  <!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]--> 

다음으로 변수의 유의성을 확인하기이헤 유의확률을 보면 유의확률이 0.05보다 작으면 , 그변수가 종속변수에 유의한 영향을 미친다고 할 수 있다..

디자인 만족도와 기능만족도의 유의확률이 모두 0.05보다 훨씬 작게 나타 났다 즉, 디자인 만족도와 기능만족도는 점

전반적 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 판단된다.

<!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->

베타값을 보면 디자인 만족도는 .129. 기능 만족도는 .596으로 나타났다. 둘다 플러스 값이기 때문에 디자인 만족도와 기능만족도는 전반적 만족도에 더 큰 영향을 미친다고 할 수 있다.

결과적으로 휴대폰 회사에서는 고객들의 전반적인 만족도를 높이기위해 서는 디자인 보다는 기능에 중접적인 개선을 해야 한다고 결론을 낼 수 있다.

<!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->

계수 3

모형	비표준화계수			t	유의확률	공선성통계량
	B	표준오차	베타			공차	VIF
1(상수) 디자인만족도 기능만족도	.882 .150 .589	.156 .045 .039	.129 .596	5.667 3.311 15.279	.000 .001 .000	.687 .687	1.456 1.456

<!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->

아래 표는 논문에서 주로 표현하는 표의 형태이다.

<!--[if !supportEmptyParas]--> <!--[endif]-->

종속변수 독립변수 B 베타 t p VIF

휴대폰 (상수) .882

만족도 디자인만족도 .150 .129 3.311** .001 1.456

기능만족도 .589 .596 15.279*** .000 1.456

2유효하지 않다고 해서 필요없는 것은 아니다.

왜 이렇게 나왔는지에 대해 분석하고 결론을 도출해내면 낸다면,

유효하지 않았던 그것은 중요한 것이 될 것이다. 

* 이렇게 밥이라도 배불리 먹을 수 있다는 것만으로도 얼마나 행복한 것이냐.

■ 교수 : 곽선화

■ 수업 목표

​1. 지난 주 배운 회귀 분석에 대해 더 알아보고 나머지 분석 방법에 대한 학습과 실습

2. 과제(5p 미니 논문 작성)에 대해 자유롭게 토론하기

​

■ 수업 내용

part 1 - 분석법 학습 및 실습

​1. 회귀분석 중 다중회귀분석에 대해

​1) 더미변수 (dummy variable)

- ​회귀분석은 등간척도 혹은 비율척도로 측정된 자료를 입력하여 분석하나 경우에 따라 명목척도로

   측정한 변수를 독립변수로 분석하여 활용하게 되는 경우가 있음. 이 경우 이러한 명목척도를 더미변수라 부르고

​   더미변수의 수는 '범주의 수 - 1'로 입력함. 예를 들어 성별의 경우 더미변수의 수는 1개(남=0, 여=1) 이고 
   기업규모는 더미변수가 3개(대기업=0, 중기업=1, 소기업=2, 영세기업=3) 임

2) 공선성진단

- 특정 독립변수가 다른 독립변수와 매우 강한 상관관계를 가지고 있을 때, 공선성(두변수의 '공'이 연결되어 있다) 

  의 문제가 제기됨. 3개 이상의 독립변수들 사이의 강한 선형관계를 다중공선성이라 하며, 심한 다중공선성은

  회귀분석 결과를 왜곡시켜 특정 독립변수의 종속변수에 대한 독자적인 효과를 특정하는 것이 불가능하므로

  이를 제거해야 함

-공선성 값이 0.9 이상이면 높은 것, 'VIF = 분산팽창요인'은 공차의 역수로 값이 클수록 공선성 정도가 높은 것

​2. 로지스틱 회귀분석

​1) 정의

- 어떠한 사건이 발생할 확률을 예측할 때 사용

- 독립변수는 명목, 등간, 비율척도 / 종속변수는 명목척도인 경우 사용 가능

   독립변수가 명목척도 일 때는 더미변수로 변경하여 입력​

2)​ 사교력, 평점, 경력, 직무 성적에 따라 판매실적집단(상위 / 하위)이 달라지는가? (받은 질문)

- 분석 -> 회귀분석 -> 이분형 로지스틱 (사용 할 분석 프로그램)

3. ​요인분석

1) 정의

- 다수 변수들간의 관계(상관관계)를 분석하여 변수들이 바탕을 이루는 공통 차원을 통해 변수들을 설명하는 기법

- 변수는 등간, 비율척도 / 표본의 크기는 100개 이상 (최소 50개 이상)

- eigenvalues를 활용한 설명력. 클수록 잘 설명한다는 의미를 가짐. 1 이상을 갖는 요인의 수만큼 추출

  요인의 회전(varimax)을 통해 구조를 명확할 수 있음 ​

2) cable TV 쇼핑을 이용하여 구매를 하는데 대한 귀하의 의견을 질문하는 설문지 입니다.

   해당란에 v표를 해주십시오. 9개의 변수가 몇 개의 의미있는 요인으로 축약될 수 있는가? 각 변수는

   어느 요인과 주로 관련이 높은가? 도출된 요인은 구매의도에 영향을 미치는가?

   (요인 점수를 이용한 회귀분석)

​- 분석 -> 데이터 축소 -> 요인 분석

3) 그외

- 사회적기업의 지속가능성을 밝히려 할 때 사회 / 경제 / 환경적 성과로 설명하기도 한다. ESG 측정 지표.

​   각 변수들이 사회, 경제, 환경적으로 묶일 수 있는지를 살펴볼 때 활용이 가능

​part 2 - 과제에 대해 자유롭게 토론하기

​* 김재훈 학우가 작성한 미니 논문을 토대로 토론 실시(첨부 파일 확인)

"업무환경과 임금제공, 교육훈련, 기존 회사에 대한 소속감이

파견근로자의 소속감에 미치는 영향에 대한 연구"

​1. 개선 사항

1) 연구 모형

- 확실한 선행 연구를 찾아야 함. 그리고 선행연구과 내 연구와의 차별성을 찾아야 함.

   그래야 내 연구의 의의를 찾을 수 있음

- 독립변수와 종속변수와의 관계가 밀접한가? 일관성이 있는가? 라는 질문을 던져보고

  조절변수와 매개변수도 고려해볼 필요가 있음​

2​) 분석 결과

- 순서

: 기초통계량 (표본에 대한 설계가 나와야 야함. 덧붙여 주요 변수들에 대한 설명, 조작적 정의, 척도, 문항에 대한

  설명도 필요. 통제 / 조절 / 매개변수를 어떻게 설정했는지데 알려주면 좋음)

  -> 요인 분석

  -> 신뢰도 분석

  -> 상관관계 분석(평균과 표준편차 값을 보여주어야 함. 유의미한 관계가 있는 것들은 다른 색으로 구븐)  

  -> 회귀분석(독립변수가 종속변수에 어떠한 영향을 미치고 있는지 F값, 유의확룔, 알스퀘어 값 등을 통해 설명)

  -> 선행연구와 다른, 의외의 결과가 나왔다면 추가분석을 통해 그 이유를 알아보아야 함 

3) 결론​

​- 이 논문을 쓴 이유, 이 논문이 가지고 있는 의미를 제시하여야 함. 그러기 위해서는 처음에 주제를 잡을 때

  왜 이러한 주제를 선택했는지에 대한 분명한 이유가 필요.​

■ 질문들

​1.

■ ​ 관련 자료

1. 141027-14년도 논문경진대회 수상작 합본 문서를 보며 익히기 (첨부 파일 확인)

■ ​ 과제

1. 동기들의 수행한 미니논문 과제 중 2개를 선택하여 개선점이나 궁금한 점에 대해 댓글 달기,

    댓글에 대한 내용을 반영하여 개선한 논문을 올릴 것

■ 수업 피드백

​​1. ​미니 논문을 작성하는데 정말 힘들었다. 3달 전의 일인데 아직도 그때의 기억이 난다.

   주제는 뭘로 잡아야 하지?

​   주제에 맞는 패널은 어디서 찾지?

   가설 설정을 뭘로 하지? 가설에 대한 질문이 없는데 어떻게 하지?

   선행연구가 없는데...? ​선행연구랑 다른 점을 찾을 수가 없는데...

   분석결과가 왜 이렇지...? 신뢰도가 너무 낮잖아. 상관분석 결과과 좋지 않아. 회귀분석 결과 인과관계가 없어...

   다시 해야하나...하아...

​   중요한 것은 첫단추를 잘 끼우는 것. 그보다 중요한 것은 밑그림을 잘 그리는 것.

   가장 중요한 것은 '논문은 설득하는 것'이라는 사실.

​   미리 미리 준비 할 것. 세상에 관심을 가질 것. 세상에 도움이 될 만한 의미있는 것을 만들어낼 것.

​   무엇보다도 하고 싶은 것을 할 것.