[다중회귀분석] Spss를 이용한 다중회귀분석

목차

1. 기본개념
2. 사용목적
3. 기본 원리
4. 다중회귀분석의 실제
(1) 표본자료
(2) 자료의 입력 및 분석의 실행
5. 다중회귀분석 결과의 해석
(1) 상관관계의 파악
(2) 다중회귀분석 결과의 해석
(3) 회귀분석의 가설 검증

본문내용

농구 선수의 평균득점을 예측하기 위하여 경기수, 100미터 기록, 3점슛 성공률, 키를 독립변수로 하여 회귀분석을 하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다.
독립변수를 4개를 동시에 투입한 경우 종속변수의 전체 설명력은 <그림 5-2-2>에서 보여지는 것처럼, 43.8%(R Square)이다. <그림 5-2-3>의 분산분석표에서는 회귀식의 자유도는 독립변수의 수와 같은 4이며, 잔차의 자유도는 사례수(40)에서 종속변수 1개와 독립변수 4개를 뺀 35가 된다. 회귀식에 의하면 설명되는 분산은 580.005(제곱합)이고 잔차의 경우는 745.206이다. 이를 자유도로 나눈 평균제곱은 설명된 분산의 경우 145.001이며 잔차의 경우는 21.292로서 설명된 분산이 월등히 크다. 설명된 분산을 잔차분산으로 나눈 F값은 6.810이고 이때 유의확률이 0.000으로서 회귀식이 통계적으로 유의한 식이라고 할 수 있다. 마지막으로 <그림 5-2-4>에서는 회귀식에 대한 각종 통계량이 나타나 있다. 회귀계수를 표준화한 베타(beta)값은 회귀계수의 중요도를 나타내며 4개의 독립 변수 중에서 가장 중요도가 높은 변수는 3점슛 성공률이다. 또 각 독립변수의 통계적 유의사항을 판단하기 위하여 회귀계수(B)값을 표준오차로 나눈 값이 구해져 있다. 그리고 값의 유의확률을 통하여 0.05보다 작은 값을 갖는 변수(3점슛 성공률, 100미터 기록)만이....

참고 자료

없음