"SPSS 다중 회귀 분석 - 효과적인 방법과 해석 요령"

1. 다중 회귀 분석의 개념

 

 

• 다중 회귀 분석: 여러 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 통계 기법
• 독립 변수: 예측 변수로 종속 변수에 영향을 주는 변수들
• 종속 변수: 분석하고자 하는 변수로 다중 회귀 분석의 결과에 영향을 받는 변수
• 회귀 계수: 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향 정도를 나타내는 값
• 다중 회귀 분석의 목적: 독립 변수들과 종속 변수 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 활용

 

 

2. SPSS를 활용한 다중 회귀 분석 방법

 

 

• 독립 변수 및 종속 변수 선택: 분석하고자 하는 변수들을 선정한다.
• 회귀 모델 구축: SPSS 소프트웨어를 활용하여 다중 회귀 분석 모델을 생성한다.
• 결측치 처리: 결측치가 있는 경우, 대체값을 활용하거나 해당 케이스를 삭제한다.
• 다중 공선성 확인: 변수들 간 상관 관계를 점검하여 다중 공선성 문제를 해결한다.
• 분석 결과 해석: 회귀 분석 결과를 통해 변수들 간 관련성을 파악하고 해석한다.

 

 

3. 다중 회귀 분석 결과 해석 요령

 

 

• 회귀 계수: 회귀 계수는 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 의미합니다. 회귀 계수가 양수일 경우 독립 변수가 종속 변수를 증가시키는 영향을 가지고, 음수일 경우 감소시키는 영향을 가집니다.
• 결정 계수 (R-Squared): 결정 계수는 회귀 모델이 주어진 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. 0부터 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 회귀 모델이 데이터를 잘 설명한다고 볼 수 있습니다.
• p-value: p-value는 해당 계수의 유의성을 판단하는 지표입니다. 일반적으로 0.05보다 작을 경우 해당 계수는 통계적으로 유의미한 영향을 미친다고 판단합니다.
• 잔차 분석: 잔차는 실제 값과 회귀 모델이 예측한 값의 차이를 의미합니다. 잔차가 무작위로 분포되어 있고 패턴이 없는지 확인해야 합니다.

 

 

4. 다중 회귀 분석에서 자주 하는 오해와 해결책

 

 

• 오해: 다중 회귀 분석 결과에서 모든 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미친다고 생각하는 것.
• 해결책: 다중 회귀 분석 결과에서 유의하지 않은 독립 변수를 제거하고, 영향을 미치는 변수에 집중한다.
• 오해: 모든 독립 변수 간에 상관 관계가 없다고 가정하는 것.
• 해결책: 다중 공선성을 확인하고, 관련이 높은 변수들을 조정하여 모형의 안정성을 높인다.
• 오해: 변수 간 상호작용 효과를 간과하는 것.
• 해결책: 상호작용 효과를 포함한 다중 회귀 모형을 구축하고, 결과를 해석할 때 함께 고려한다.