단순회귀분석의 유의점

[통계도우미]

1. 단순회귀분석(bivariate regression analysis)은 1개의 독립변수와 1개의 종속변수일 때 사용한다. 2개 이상의 독립변수와 1개의 종속변수일때는 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 사용한다.

2. 이 때 독립변인과 종속변인 모두 동간척도 이상이어야 한다. 명목척도로 측정된 독립변인은 그대로 사용할 수 없고 가변인(summy variable)으로 바꾸어 사용해야 한다.

3. 회귀분석의 목적은 크게 두가지다. 1)독립변인이 종속변인에 미치는 영향력을 보여주는 값인 회귀계수를 구한 후 신뢰구간을 통해 모수치를 추정하는 것과 2)회귀계수의 유의도를 검증하는 것이다.

4. 절차: 1)연구가설 선정, 2) 프로그램 실행, 3)변인의 기술통계 값 분석, 4)변인의 상관계수 분석, 5) 회구모델의 변량분석 및 유의도 검증, 6)회귀계수 분석 및 유의도 검증, 7)모수치 추정

5. 방정식: 원회귀방정식(Y=A+B1X1+E), 예측회귀방정식(비표준회귀계수-Y=A+B1X1; 표준회귀계수-Y=B1X1)

6. 단순회귀분석은 독립변인과 종속변인 간의 상관계수를 구한 후 이 값을 이용한 변량분석을 통해 연구가설을 검증하는 것이다. 상관계수를 제곱하면 설명변량이 되고 이를 결정계수(coefficient of determination)라고도 부른다. 수정된 R제곱은 표본의 사례 수가 적을 때에 해석한다.

7. 단순회귀분석은 변량분석을 통해 유의도를 검증한다. 일원분산분석과 비교해 볼 때, 기본원리는 같지만 독립변인이 명목척도인가 아님 동간척도 이상인가에 따라 다르고 전자가 변인간의 상관계수를 이용하여 변량분석을 하지만 후자는 평균값 차이를 이용하여 변량분석을 한다.

8. 회귀분석에서 변량분석의 유의도 검증은 변인간의 관계가 있는지 없는지 만을 판단해 주기 때문에 관계의 방향성이나 크기는 알 수 없다. 영향력의 크기를 알기 위해서는 회귀계수의 유의도를 검증해야 한다.