첫댓글1. 통상 사용한다는 의미는 없습니다. 해당 분야에서 주로 사용하시는 방법이 있을 것입니다. 통제변수를 사용한다는 의미는 어떤 것인지요? 랜덤효과로 고정시켜서 본다는 것인지 또는 가변수로 만들어서 본다는 것인지 또는 경우에 따라서는 말만 통제변수라고 의미부여를 하고 사용하지 않는 경우도 종종 있습니다.
2. 독립변수들로 만든 회귀방정식이 충분히 좋기 때문에 굳이 통제변수를 넣으실 필요가 없어보입니다만, 다중공선성(독립변수들의 상관성)과 자기상관(일차수 또는 다차수)을 확인해 보시고, 변수를 선택하고, 경우에 따라서는 시간적 영향을 제거하기 위해 차분을 하는 시계열 모형을 만들어야 할 것입니다.
3. 통계적으로 유의하지 않다는 것은 즉, 영향을 주지 못한다는 말이 되며, 이를 가설검정에서는 활용할 수 있을 것입니다. 가설검정이라는 의미는 산업별로는 유의한 차이가 없었다는 결론에 도달할 수 있으므로, 연구자의 판단에 의해서 본문에 게제할 수도 있는 부분으로 판단됩니다. 통계적으로 모두 유의한 결과만을 논문에 넣을 필요는 없습니다.
첫댓글 1. 통상 사용한다는 의미는 없습니다. 해당 분야에서 주로 사용하시는 방법이 있을 것입니다. 통제변수를 사용한다는 의미는 어떤 것인지요? 랜덤효과로 고정시켜서 본다는 것인지 또는 가변수로 만들어서 본다는 것인지 또는 경우에 따라서는 말만 통제변수라고 의미부여를 하고 사용하지 않는 경우도 종종 있습니다.
2. 독립변수들로 만든 회귀방정식이 충분히 좋기 때문에 굳이 통제변수를 넣으실 필요가 없어보입니다만,
다중공선성(독립변수들의 상관성)과 자기상관(일차수 또는 다차수)을 확인해 보시고, 변수를 선택하고,
경우에 따라서는 시간적 영향을 제거하기 위해 차분을 하는 시계열 모형을 만들어야 할 것입니다.
데이터가 시간의 흐름에 따라 생성된 데이터라면 반드시 자기상관관계를 확인해 봐야 합니다.
3. 통계적으로 유의하지 않다는 것은 즉, 영향을 주지 못한다는 말이 되며, 이를 가설검정에서는 활용할 수 있을 것입니다. 가설검정이라는 의미는 산업별로는 유의한 차이가 없었다는 결론에 도달할 수 있으므로, 연구자의 판단에 의해서 본문에 게제할 수도 있는 부분으로 판단됩니다. 통계적으로 모두 유의한 결과만을 논문에 넣을 필요는 없습니다.