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상관 및 회귀분석
두 변수 간의 상호관계는 표본상관계수와 산점도를 이용하여 분석한다.
1. 상관계수
[1] (시료)상관계수(r)
[2] (모)상관계수
[3] 결정계수: 기여율
[4] (측정)회귀계수(b)
2. 상관에 관한 검추정
3. 단순회귀분석
[1] 단순회
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회귀모형으로 분석하기 위하여 다음과 같은 두 개의 모형을 구축함
ㅇ 모형1 : 사망자수와 자동차대수를 이용한 회귀모형
- 추정된 회귀모형
- 모형의 유의성 검정
회귀계수
표준오차
t-값
유의확률
절편
-333.1130
275.55343
-1.209
0.2361
자동차대수(
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분석결과 -0.036, 22.788을 회귀계수라고 하고
각 변수를 표준화하였을 때 회귀식의 회귀계수 -0.292, 0.995를 표준회귀계수라고 한다.
분석결과에 의하면
토익성적 1점 증가할 때, 근무성적은 0.036점 낮아지고
대학평점 1점 증가할 때, 근무성
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수 값은 증가하게 된다. 이 때 상관이 없는 설명변수를 추가하는 경우 결정계수는 올라가지만 관계없는 변수를 추가함으로써 회귀식의 효율성은 감소하게 된다. 이러한 무분별한 설명변수 추가에 따른 결정계수 신뢰성을 확보하기 위해 조정
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회귀계수에 대한 T-검정 : 0.1033
=>x1이 y에 주는 검정통계량 T값은 0.1033로써 T-검정 또한 유의한 결과를 가 져온다고 할 수 있다.
* 잔차분석 :
=>x가 y에 유의한 영향을 주면서 일정한 패턴을 볼 수 없기 때문에 정규분포를 따른다.
<2>
*
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없는 것으로 나타났으나, R2값은 0.01만큼 상승하였고 이 변화량은 통계적으로 유의하게 나타났다.
- 대인관계 문제를 종속변수로 하는 모델1에서 비표준화 된 회귀계수를 보면, 결혼상태 에서 기혼인 독립변수만이 통계적으로 유의하다. 비표
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회귀분석법에 있어서 회귀계수는 민감도의 크기를 나타낸다고 할 수 있다. 따라서 이 분석으로부터 투자수익에 가장 민감하게 영향을 주는 요소가 무엇인가를 파악할 수 있다.
감응도가 큰 투자일수록 순현가의 변동이 심하고 더 위험한 투
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계수의 유의성 판단기준인 값은 1.96을 기준으로 전체 변수가 모두 유의한 것으로 나타났다.
채택된 변수간의 비교를 위해 표준화 회귀계수(Standardized Coefficient, Beta)를 중심으로 해석해 보면, 주유신속성(0.320), 직원의 친절한 응대(0.262), 가격
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계수의 유의성 판단기준인 값은 1.96을 기준으로 전체 변수가 모두 유의한 것으로 나타났다.
채택된 변수간의 비교를 위해 표준화 회귀계수(Standardized Coefficient, Beta)를 중심으로 해석해 보면, 주유신속성(0.320), 직원의 친절한 응대(0.262), 가격
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계수를 이용하여 다항목 척도간의 신뢰성 분석을 하였고, 특히 논문②의 경우 통계자료의 분석은 통계분석 프로그램인 SPSSWIN 9.0이라는 프로그램을 사용하였다. 논문①에서 자료의 분석은 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)이 사용되었으며
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