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Survey Data Analysis | Spring 2013

9장. 회귀분석 개념 page 217

회귀분석•측정형 변수(X1, X2, … 독립변수)들이측정형 변수(Y, 종속변수)를 설명하는지분석

•선형모형 : 회귀계수는 설명변수 한 단위증가할 때 종속변수 증가량 (편미분계수, 경제학의 한계증가)

모형•(분산분석) 귀무가설 : 모든 설명변수들의설명은 유의하지 않다.

•(개별 t-검정) 귀무가설 : 각 설명변수의종속변수에 대한 설명은 유의하지 않다.

방법•회귀계수 추정 : OLS (최소자승추정) 방법•추정치의 표본분포 (sampling dist.) 활용하여 설명변수들의 유의성 검정

•(결정계수) 유의한 설명변수들의종속변수 변동의 설명력

ipipiii eXXXy ...2211

0...: 210 pH

0:0 kH ii xy ˆˆˆ

),( ii yx

iy

)ˆ( iii yye

)( ii yy

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9장. 회귀분석 방법 page 222

OLS 추정•오차항(ei(1))의 제곱을 최소화 하는추정치 BLUE

분산분석•(2) = SSR (회귀모형 설명변동)•(1) = 오차변동, 설명하지 못함

개별 설명변수 t-검정

ii xy ˆˆˆ

iy

iy

ix

y

(1)

(2)

)2()1()ˆ()ˆ()( 222

yyyyyy iiii

0...: 210 pH

0:0 kH

)1(~)ˆ(

)0(ˆ

pnts k

kk

p ˆ,...,ˆ,ˆ 1

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8장. 회귀분석 활용 page 229

측정형 종속변수(Y)=리커트척도문항•요인분석 결과 그룹 요인 평균

측정형 설명변수들(Xs)=리커트척도문항•요인분석 결과 : 동일 개념으로 분류된문항들은 그룹 문항 평균 값

설명변수 개수•영향을 미친다고 생각하는 만큼

변수선택•유의하지 않은 변수들을 차례로 제거(수작업)

회귀진단?•다중공선성 진단 : 상관계수와 회귀계수부호 체크

•이상치/영향치 진단•결정계수 낮음=>제시 않음

회귀분석 in 설문조사

전반적인 만족도나 결과로 나타나는 만족도(Y)에=>(예) 학교만족도, 전반적 만족도영향을 미치는 만족도 변인들(X’s)을 찾음

해석방법(1) t-검정 이용 유의한 변인 찾음(2) 상관계수 부호와 설명계수 부호 확인 => 다르면

문제 변인 삭제(3) 유의한 설명변인의 회귀계수 부호 해석 (+이면

양의 영향=>설명 만족도가 올라가면 종속만족도 올라감

(4) 표준화 회귀계수 이용 상대 영향력 비교

*종속변수, 설명변수 표준화 하여 회귀분석 실시함*변수를 표준화한다는 것은 측정단위 없애는 것임*그러므로 각 설명변인이 종속변수에 미치는영향 (회귀계수의 크기) 정도를 비교할 수 있음

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8장. 회귀분석 SPSS활용 page 231

대학만족도 : 종속변수 V24•시설만족도 : V12•교수 만족도 : (V13, V14, V15) 평균•조교만족도 : V16•인성교양 만족도: (V17, V18) 평균•실습교양 만족도: (V19, V20) 평균•수준 만족도 : V21•입학만족도 : V23

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8장. 회귀분석 SPSS활용 (2) page 231

변수선택방법•Forward: 가장 유의한 (유의확률이 가장작은) 변수부터 차례로 선택

•Stepwise: Forward랑 유사하나 이미선택된 변수도 제거 가능

•Backward: 가장 유의하지 않은 (유의확률가장 높음) 변수를 차례로 제거

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8장. 회귀분석 SAS활용 page 231

In SASBackward Elimination

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8장. 회귀분석 SPSS/SAS 활용 page 231

변수선택 완료 후•선택된 변수만 넣고 회귀모형 추정

예상대로 설명변수 만족도 부호는 +만약 –가 발생? 다중공선성문제=>삭제

결정계수는 굳이 적지 않아도 됨

모든 만족도 회귀 추정계수 부호가+이므로 만족도가 높을수록학교만족도 높아짐

학교만족도에 영향을 가장 많이주는 것은 입학만족도 (표준화 회귀계수)