회귀
1. 독립변인과 종속변인의 관계
- 독립 변수: 예언, 예측, 설명 변수
- 종속 변수: 준거, 성과 변수
- 정적관계, 부적관계
2. 회귀와 상관
- A 와 B의 관계에서 cause/effect 를 보면 좋지만, 그것이 쉽지 않으니까,
- regression/correlation 을 보는 것임
Tip. 그래서 분석시에는 항상 regression/correlation 을 먼저해보는 것이 더 용이 할 수 있음
3. 회귀분석의 목적
- 특정 변수를 통제했을 때 다른 변수의 효과를 보는 것
Tip. 통제란?
- 초기값이 동일 한 것
Tip. 베타값이 많다고 좋은 모델인 것은 아님,
-> 문헌리뷰를 통해서 베타값을 논리적으로 줄여야 함!
4. ANOVA와 회귀분석의 차이
- ANOVA: X변수가 없으므로 cause & effect 의 관계가 아님
- Regression: 원인과 & 결과의 관계
- 1차 함수와 차이: e(에러)값을 가지고 있다는 것.
5. 단순회귀모형
- 모수를 추정하는 방법에는 여러가지가 있음. ex) 베이지안, 최대우도...
-> 그 중에 가장 쉬운 방법이 최소자승값(OLS)을 이용하는 것
6. 공분산과 상관의 차이
- 공분산: 표준화된 값이 아님, 원래 값을 그대로 가짐
- 상관: 표준화된 값 -> 비교가능. but 표준화 과정에서 조작을 하게 되므로 원래의 값을 잃게 됨
7. 단순회귀모형의 검증
- precision: 얼마나 추정되었는가?
- 모형의 설명력: R자승
8. ANOVA Table
- 모형 전체에 대한 정보
- source of variation은 2개: 모형, 오차
9. 회귀계수검정결과 Table
- 각 베타1과 베타0의 효과를 검정
- 베타0: 대부분의 사회과학에서 의미 없음. 변수(키, IQ)가 0인 경우는 없기 때문. 예외> 사전/사후 검사
- 베타1: 의미있음
10. ANOVA와의 차이
- ANOVA: 단순한 차이를 보는 것임
- Regression: Relationship(영향, 효과)을 보는 것임.
- 종속변수가 비연속변수인 경우 단순회귀분석이 안됨....
아. 즐거운 통계여~!
내 너를 가열차게 사랑하리.
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