[통계] 회귀분석

목차

1. 회귀분석의 정의
2. 회귀분석의 종류
3. 차이점
4. 유의사항

본문내용

다중회귀분석을 포함한 소위 다변량분석(multivariate analysis)에서는 포함된 변수들이 예측하기 어려운 정도로 서로 상대방 변수에 영향을 주기 때문에 몇가지 조건, 사항을 신중히 고려하면서 연구자료에 적합한 모델을 구축해야 한다. 다중회귀모델에서 회귀모델에 독립변수로 포함되어야 하는 변수를 선정하는 방법(모델선정법: model selection)은 매우 중요하고도 어려운 문제이다. 크게 선험적 방법과 통계적 확률에 의존하는 방법으로 나누어지는데 선험적인 방법은 기존의 연구결과를 참조하고 연구자가 가지는 개인적인 경험이나 직관에 의하여 변수를 정하는 것으로 많이 사용된다. 즉 통계적으로 별다른 의미가 없는 결과가 나왔다고 하더라도 임상적으로, 직관적으로 꼭 들어가는 것이 좋겠다고 생각되는 변수는 넣어주는 반면, 아무리 통계적으로 유의한 수치가 나왔어도 실제로 별 의미가 없다고 판단되는 변수는 모델에서 제거하는 것이다. 통계적 확률에 의존하는 방법은 모든 변수를 포함하는 입력방법(enter)과 독립변수가 아무 것도 포함되지 않은 모델로부터 출발하여 분산분석표의 F-값이 가장 큰 기여를 하는(유의 확률이 가장 작은) 변수를 순서대로 하나씩 선택하여 모델에 입력하는 단계적 선택방법(stepwise selection)이 주로 사용된다. 결국 변수의 설정에는 통계적 개념과 의학에 대한 일반적인 지식이 함께 요구되며 어느 정도의 예술적 감각도 있어야 한다.

참고 자료

없음