논문통계의뢰 전 꼭 알아야 할 다중회귀분석 및 해석

 

다중회귀분석 ㅣ SPSS 분석, 해석, 논문작성까지 퀵데이터에서 쉽게 배우기

논문 통계 분석을 의뢰하는 대학원생들이 가장 많이 요청하는 분석 중 하나가 바로 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 입니다. 다중회귀분석은 여러 개의 독립변수가 하나의 종속변수에 어떤 영향을 미치는지 동시에 검증할 수 있는 통계기법으로, 논문 가설 검증에서 ‘변수 간 인과관계’를 명확히 설명할 때 필수적으로 사용됩니다.

이번 글에서는 논문통계의뢰를 준비하는 대학원생을 위해 SPSS를 활용한 다중회귀분석의 정의, 분석방법, 해석법, 논문작성법을 실제 예시 중심으로 정리했습니다.

다중회귀분석 방법 및 해석

 

 

1. 다중회귀분석의 정의

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 은 독립변수가 2개 이상일 때 각 변수의 상대적 영향력과 방향을 확인하는 통계분석 방법입니다.

분석 목적:

• 각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기와 방향(+, -) 확인
• 모든 변수를 동시에 고려하여 ‘어떤 변수가 더 중요한가’를 판단
• 변수 간 인과관계 검증

 

예시 : 온라인 전시의 교육적 체험(X₁), 오락적 체험(X₂), 심미적 체험(X₃)이 재방문의도(Y)에 어떤 영향을 미치는가?

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2. SPSS 다중회귀분석 방법

논문통계의뢰 서비스를 맡기기 전, SPSS로 직접 분석 절차를 이해해두면 결과 해석이 훨씬 쉬워집니다.

SPSS 분석 절차:

1. 메뉴 → [분석] → [회귀분석] → [선형] 클릭
2. 종속변수(Y) → 오른쪽 “종속변수” 칸에 입력
3. 독립변수(X₁, X₂, X₃) → “독립변수” 칸에 여러 변수 추가
4. [통계] → Durbin-Watson 선택 (잔차 독립성 검증)
5. [그래프] → 정규 Q-Q 플롯, 잔차 산점도 선택 (가정 검토용)
6. 확인(OK) 클릭

※ SPSS 결과창에는 다음 세 개의 표가 생성됩니다.

1. Model Summary (모형 요약표)
2. ANOVA (분산분석표)
3. Coefficients (계수표)

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3. 다중회귀분석 결과 해석

(1) 모형 요약 (Model Summary)

항목	의미	해석 기준
R² (결정계수)	종속변수의 분산 중 독립변수들이 설명하는 비율	값이 높을수록 설명력 높음
수정된 R² (Adjusted R²)	독립변수 개수 보정 후의 실제 설명력	다중회귀분석에서는 R²보다 수정된 R² 사용
Durbin-Watson	오차항의 독립성 검토	1.5~2.5 사이면 이상 없음

논문 해석 예시:

“모형의 설명력은 R²=0.501, 수정된 R²=0.496으로, 재방문의도 분산의 약 49.6%가 독립변수에 의해 설명되었다.

Durbin-Watson 통계량은 2.025로 잔차의 독립성 가정이 충족되었다.”

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(2) ANOVA (분산분석)

항목	의미	해석 기준
F값	회귀모형의 적합성 검증	값이 높을수록 모형 유의 가능성 ↑
p값	회귀모형의 유의성 판단	p<0.05 → 회귀식 유의함

논문 해석 예시:

 

“분산분석 결과, F=99.114, p<.001로 나타나 회귀모형은 통계적으로 유의하였다.

따라서 교육적 체험, 오락적 체험, 심미적 체험이 재방문의도를 유의하게 설명하는 것으로 확인되었다.”

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(3) 계수표 (Coefficients)

해석 포인트:

• B (비표준화 계수) → 실제 회귀식 작성에 사용
• β (표준화 계수) → 영향력 비교 시 사용 (절대값이 클수록 영향력 큼)
• 공차(Tolerance) ≥ 0.1, VIF ≤ 10 → 다중공선성 문제 없음

논문 해석 예시:

“모든 독립변수가 재방문의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며(p<.001), 영향력의 크기는 심미적 체험(β=.308), 오락적 체험(β=.277), 교육적 체험(β=.255) 순으로 나타났다.

공차한계는 모두 0.1 이상, VIF 값은 10 미만으로 다중공선성 문제는 없었다.”

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4. 회귀식 구성

SPSS의 비표준화 계수(B)를 활용해 회귀식을 작성합니다.

 

재방문의도 = 0.988 + 0.240(교육적체험) + 0.259(오락적체험) + 0.275(심미적체험)

 

해석 예시:

“교육적, 오락적, 심미적 체험이 각각 1점 증가할 때 재방문의도는 각각 0.24, 0.26, 0.28점 증가하는 것으로 나타났다.”

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5. 논문 작성 예시

<표 4> 온라인 전시 체험요인이 재방문의도에 미치는 영향

독립변수	B	표준오차	β	t	p	공차	VIF
(상수)	0.988	0.173	-	5.721	.000
교육적 체험	0.240	0.055	0.255	4.387	.000	0.498	2.009
오락적 체험	0.259	0.052	0.277	4.954	.000	0.540	1.851
심미적 체험	0.275	0.045	0.308	6.109	.000	0.664	1.507
R²=0.501, 수정된 R²=0.496, F=99.114, p<.001, Durbin-Watson=2.025

논문 기술 예시:

“온라인 전시의 체험요인이 재방문의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다.

분석 결과, 회귀모형은 통계적으로 유의하였으며(F=99.114, p<.001), 교육적, 오락적, 심미적 체험 모두 재방문의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 영향력은 심미적 체험(β=.308) > 오락적 체험(β=.277) > 교육적 체험(β=.255) 순으로 높게 나타났다.”

 

6. 논문통계의뢰 전 확인사항

점검 항목	설명
연구모형	독립·종속변수 구조를 명확히 설정
변수 척도	리커트 5점 척도 이상, 간격척도 유지
데이터 수	최소 100개 이상 확보 권장
다중공선성	VIF, 공차 점검 필수
보고서 구성	모형 요약 → ANOVA → 계수표 → 해석 순으로 작성

 

다중회귀분석은 논문통계의뢰 중 가장 복합적이지만, 정확히 해석하면 연구의 신뢰도와 설득력을 높여주는 핵심 분석입니다.

SPSS 수치 하나하나의 의미를 이해하고, 논리적으로 해석하는 것이 “통계가 통과되는 논문”의 핵심입니다.

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