[통계학] 사회과학적 회귀분석

소개

회귀분석

목차

1.회귀분석의 개념
2.회귀분석의 기본가정과 분석절차
3.회귀분석의 모형과 추정
4.회귀분석의 목적
5.회귀분석의 결과 해석
6.회귀분석과 상관분석의 차이점
7.회귀분석과 분산분석의 차이점

본문내용

1.회귀분석의 개념

통계학에서 취급하는 자료들은 일정한 값을 갖는 것이 아니고 서로 다른 값들을 갖기 마련이다. 따라서 이 자료들을 변수 ()로 표현하게 됨은 앞에서 누누히 강조하였다.회귀분석이란 두 연속형(서열, 등간, 비율척도 등)변수의 상관관계를 살펴보는 차원이 아니라, 관찰된 연속형 변수에 대해 독립변수와 종속변수 사이의 선형식을 구하고 그 식을 이용하여 독립변수가 주어졌을 때 종속변수를 예측하는 분석방법이다. 즉 회귀분석은 독립변수와 종속변수간의 인과관계를 이용하여 행하는 예측방법이다. 이 경우 독립변수가 하나이면 단순회귀분석(single regression analysis), 독립변수가 둘 이상이면 다중회귀분석(multiple regression anlysis)이라고 한다 다시 말해서 1개의 종속변수와 1개의 독립변수 사이의 관계를 분석할 경우를 단순회귀분석(Simple Regression Analysis), 1개의 종속변수와 여러 개의 독립변수 사이의 관계를 규명하고자 할 경우를 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)이라고 한다.

• 변수의 유형

사회현상, 자연현상의 여러 요인(factor)들을 자료분석의 관점에서 변수(variable)라 규정하고, 이러한 변수들간의 상호 관련성을 찾으려고 시도하는 경우가 많이 있다. 어떤 변수가 다른 변수에 영향을 주는 경우에, 영향을 주는 변수를 독립변수(independent variable, 설명변수)라 하고, 영향을 받는 변수를 종속변수(dependent variable) 또는  반응변수(response variable)라 하며, 이 두 변수간의 관계식, 관계정도에 관심을 갖는다.

• 독립변수와 종속변수의 예

예를 들어 어떤 플라스틱 제품의 강도가 공정온도에 영향을 받는다고 할 때에 강도(종속변수)와 온도(독립변수)간의 관련식을 알고 싶을 것이다. 다른 예로서, 어느 제품의 매출액(종속변수)이 광고투자액(독립변수)에 따라서 어떻게 변하는가를 알아보는 것도 흥미 있는 일이다.

참고자료

· 없음