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상관관계의 측정

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최초등록일 2023.07.06 최종저작일 2023.07
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상관관계의 측정
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    본문내용

    상관관계의 측정(Measures of Association)은 두 변수 사이에 얼마나 밀접한 상관관계가 있는지, 즉 두 변수 사이의 밀접한 정도를 측정하는 것이다. 만일 한 변수 X의 값이 증가할 때마다 또 다른 변수 Y의 값이 정확히 일정한 비율, 예를 들어, 1:1 또는 1:1.5 등의 비율로 증가한다면, 두 변수 사이에는 완전한 상관관계가 있다고 말할 수 있을 것이다. 그러나 X의 값이 1만큼 증가할 때 Y의 값은 일정한 비율이 아니라 0.9만큼 증가할 때도 있고 또 1.3만큼 증가할 때도 있다면, 두 변수 사이에는 양의 상관관계(두 변수가 같은 방향으로 변하기 때물이가 있지만 완전한 관계는 아니라고 말할 수 있다. 그러나 X가 증가할 때 Y의 값은 증가할 때도 있고 감소할 때도 있는, 즉 아무런 패턴이 없다면 두 변수 사이에는 상관관계가 존재하지 않는다고 말하게 된다.

    참고자료

    · 경영학 - 최수형/추교완 외 1명 저, 피앤씨미디어, 2013
    · 2018 재미있는 경영학 워크북 - 최중락 저, 상경사, 2018
    · 조직문화가 전략을 살린다 : 안근용, 조원규 외 1명 저 / 플랜비디자인 / 2019
    · 경영학의 이해 - 이규현 저, 학현사, 2018
    · 조직과 인간관계론 - 이택호/강정원 저, 북넷, 2013
    · 사례중심의 경영학원론 - 김명호 저, 두남, 2018
    · 내일을 비추는 경영학 - 시어도어 레빗 저/정준희 역, 스마트비즈니스, 2011
    · 경영학의 진리체계 - 윤석철 저, 경문사, 2012
    · 조직과 인간관계론 - 이택호/강정원 저, 북넷, 2013
    · 국제경영학 - 김신 저, 박영사, 2012
    · 경영학원론 - Gulati Mayo 외 1명 저, 카오스북, 2016
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    • 1. 상관관계의 측정
      상관관계는 두 변수 간의 선형적 관계 정도를 나타내는 통계적 개념입니다. 상관관계를 측정하는 대표적인 방법으로는 피어슨 상관계수와 스피어만 순위상관계수가 있습니다. 피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형적 관계 정도를 나타내며, 스피어만 순위상관계수는 두 변수 간의 순위 관계 정도를 나타냅니다. 이 두 가지 방법은 서로 다른 특성을 가지고 있어 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 상관관계 분석은 변수 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 유용하지만, 인과관계를 직접적으로 나타내지는 않습니다. 따라서 상관관계 분석 결과를 해석할 때는 주의가 필요합니다.
    • 2. 스피어만 순위상관계수
      스피어만 순위상관계수는 두 변수 간의 순위 관계 정도를 나타내는 통계적 지표입니다. 이 방법은 변수의 값이 아닌 순위를 이용하여 상관관계를 측정하므로, 변수의 분포가 정규분포를 따르지 않거나 선형적 관계가 아닌 경우에도 적용할 수 있습니다. 또한 극단값의 영향을 받지 않는다는 장점이 있습니다. 스피어만 순위상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 절대값이 클수록 두 변수 간의 순위 관계가 강하다는 것을 의미합니다. 이 방법은 변수 간의 순위 관계를 파악하는 데 유용하지만, 선형적 관계 정도를 나타내는 피어슨 상관계수와는 다른 정보를 제공합니다.
    • 3. 피어슨 상관계수
      피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형적 관계 정도를 나타내는 대표적인 통계적 지표입니다. 이 방법은 변수의 실제 값을 이용하여 상관관계를 측정하므로, 변수 간의 선형적 관계를 잘 반영할 수 있습니다. 피어슨 상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 절대값이 클수록 두 변수 간의 선형적 관계가 강하다는 것을 의미합니다. 이 방법은 변수 간의 선형적 관계를 파악하는 데 유용하지만, 변수의 분포가 정규분포를 따르지 않거나 선형적 관계가 아닌 경우에는 적용하기 어려울 수 있습니다.
    • 4. 상관관계와 인과관계
      상관관계와 인과관계는 서로 다른 개념입니다. 상관관계는 두 변수 간의 관련성 정도를 나타내지만, 인과관계는 한 변수가 다른 변수에 영향을 미치는 관계를 의미합니다. 상관관계가 존재한다고 해서 반드시 인과관계가 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 폭력 범죄 발생률 간에는 상관관계가 있을 수 있지만, 이는 단순한 우연의 일치일 뿐 인과관계가 있다고 볼 수 없습니다. 따라서 상관관계 분석 결과를 해석할 때는 인과관계에 대한 추가적인 분석이 필요합니다. 상관관계 분석은 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 되지만, 인과관계를 규명하기 위해서는 다른 방법론이 필요합니다.
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