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논문/논문통계

[논문통계분석 및 해석] 논문에 사용되는 단순회귀분석, 단순회귀분석 해석 및 작성방법_퀵데이터

 

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

"논문 가설검증 방법으로 사용되는 단순회귀분석 통계분석방법 및 해석"

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

단순회귀분석은 독립변수와 종속변수가 각 하나, 간격 및 비율 척도 데이터 사용

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

각 점이 관측값(실제값)이고, 직선상에 있는 값이 회귀식을 통해 예측된 예측값이다. 오차는 관측값과 예측값의 차이인데 회귀분석에 오차 혹은 잔차라고도 한다. 이런 오차를 최소화하는 직선을 추정하는 것이 회귀분석이다.

▣ 단순회귀분석 표 해석

 

 

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

R: 독립변수와 종속변수 간 상관관계

R제곱: (결정계수) 종속변수의 분산의 몇 %가 독립변수에 의해 설명되는가를 나타냄(0~1사이 값)

            회귀식이 자료에 적합한 정도를 나타내고, 값이 클수록 회귀식이 데이터를 잘 설명

            독립변수와 종속변수의 상관계수 제곱과 같은 값 (0.7이상, 실제 연구에서 0.4~)

           ※ 결정계수(R제곱)이 0에 가까울 정도로 지나치게 작으면 회귀선은 자료에 대한 설명력이 떨어지는                    것으로 분석에 의미가 없음

Durbin-Watson: 잔차의 독립성 여부 확인(잔차의 독립성 가정: 종속변수의 오차항 간의 자기 상관관계가

                            존재하지 않아야 함), 2에 근사해야 함

※ 위의 표 내용을 해석하면....

R: .762로 브랜드태도와 지속이용의도 간 상관관계

R제곱: .581로 지속이용의도 분산의 58.1%가 독립변수에 의해 설명

더빈-왓슨(DW)값이 1.959로 2에 가까워 잔차의 독립성 가정 충족

 

 

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

ANOVA: 회귀식 자체가 유의한지 여부 판단(유의하지 않으면 검증이 무의미함)

               회귀식의 정도는 회귀식의 설명력을 나타내고, 설명력이 높을수록 회귀모형은 유의

회귀분석에서 도출되는 ANOVA는 회귀모형의 유의성 검증을 확인하는 것이다.

 

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

                         t값: 비표준화계수 ÷ 표준오차 (0.826… ÷ 0.041… = 20.309…)

                         공선성 통계량: 단순회귀분석에서는 변수가 하나이므로 다중공선성 확인 불필요

                         유의확률 : 유의수준은 .05이하가 되어야 통계적으로 유의함

회귀식의 계수가 유의하지 않다면, 즉 유의확률 P값이 유의수준 0.05 이상이면 영향관계를 추정할 수 없다. 다만 유의하지 않다는 것은 내가 세운 가설이 기각된다는 의미이다.

내가 세운 가설이 모두 채택되는 것은 쉽지않다. 가설이 기각된 것 자체도 의미가 있고 왜 이런 결과가 나왔는지 간략하게 논리적으로 잘 기술하면 된다. 그러니 너무 당황하지 않았으면 한다.

※ 위의 표 내용을 해석하면....

유의확률(P값)이 유의수준(α) .001에서 유의

브랜드태도에 대한 회귀계수는 정(+)적으로 유의함(t=20.309, p<.001)

 

 

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

비표준화계수 : 단위 통일X, 변수 간 영향력 크기 비교 X, 회귀식에 사용되는 계수

표준화계수 : 단위통일O, 변수 간 영향력 크기 비교 O

단위통일은 예를 들어, 독립변수 중 키를 cm나 m로 몸무게를 kg이나 g으로 측정하거나, 리커트 척도를 어떤 변수는 5점척도 어떤 변수는 7점척도를 사용했다고 하자. 두 변수의 단위가 다르면 크기 또한 당연히 다르다. 단위가 다른 변수가 2개 이상일 경우 각 단위를 통일 시킨 계수로 표준화 계수를 사용한다.

단순회귀식 추정에서 독립변수가 1개인 모형이고, 브랜드태도의 영향만 받기 때문에 측정데이터와 관련 있는 비표준화계수 사용한다.

다중회귀분석은 영향력 크기 비교를 하기 때문에 표준화계수가 중요하다.

정리하면 회귀식을 만들때는 비표준화계수가 사용되고, 독립변수 간의 계수를 비교할 때 표준화된 계수를 사용해서 영향력을 비교한다.

 

단순회귀분석 해석방법_퀵데이터

 

※ 위의 표 내용을 해석하면....

회귀식을 구성하는 상수와 계수 확인 → Y=α+ β1X

상수는 .666, 브래드태도 계수는 .826 → 지속이용의도 = .666+.826×브랜드태도

브랜드태도가 증가함에 따라 지속이용의도는 .826의 기울기로 증가

친환경화장품 브랜드태도 인식이 높아지면 지속이용의도는 증가함

마지막으로 계수값이 마이너스일 경우 부적인, 음의 영향을 미친다고 판단한다. 독립변수가 증가함에 따라 종속변수는 반대로 감소하는 관계인 것이다. 예를 들면 스트레스가 증가하면 삶의 질이 감소한다와 같은 것이다. 단, 단순회귀분석 해석을 할때 통계적으로 유의한지 유의확률을 확인해야 한다. 유의하지 않은데도 계수값을 설명하고 가설 채택 여부를 기술하면 절대 안된다.

[논문통계분석] 논문에 사용되는 단순회귀분석 및 표해석 방법.

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