간호연구에서의 다변수 회귀분석 활용

목차

*다변수 회귀분석에 대한 이론적 개요

*다변수 회귀분석에서의 Best model 구축과정
1. 여러 독립변수들중 어떤 독립변수들이 종속변수를 의미있게 설명 및 예측 하는지를 알려고 할 때
2. 종속변수와 주요 독립변수와의 관계를 분석하고자 할 때

*다변수 회귀분석의 컴퓨터 분석결과

*다변수 회귀분석을 사용한 간호연구의 실례

*다변수 회귀분석의 사용시 유의할 점

본문내용

l의 연구를 예로 들겠다(Weitzel, 1989). 건강증진모델은 Pender가 1980년대에 주장한 것으로서, 건강증진과 관련된 변수들을 포함하고 있는 모델이다. 이 모델에 포함되는 변수들은 cognitive-perceptual factor(importance of health, definition of health, perception of health, self-efficacy, health status, benefits, barriers to health promoting behaviors)와 modifying factor(demographic, biologic, interpersonal influences, situational & behavioral factors)이다. 이 연구에서 는 산업장 근로자들의 건강증진행위를 Health Promotion Lifestyle Profile(HPLP)로 측정하였으며, 이에 영향을 미치는 변수들을 Stepwise방법으로 분석한 결과 아래와 같이 4개의 변수가 유의하게 포함되었다(표 4).
Variables
R
R Square
R Square Change
F to enter
P
Health status
.31
.09
.09
18.30
.000
Self-efficacy
.39
.15
.06
12.59
.000
Health value
.43
.18
.03
5.95
.016
Education
.45
.20
.02
4.27
.040
표 건강증진모델 변수들의 다변수 회귀분석 결과
이 결과에서는 각각의 변수들이 회귀방정식에 포함될 때마다 증가하는 설명력(R Square Change)을 보여주고, R square가 증가하는데 따른 F값과 p값을 보여주고 있다.
다변수 회귀분석의 사용시 유의할 점
다변수 회귀분석은 종속변수를 가장 유의하게 설명 및 예측하는 최선의 회귀방정식을 얻는데 그 분석목적이 있다. 이를 위하여 연구자들이 가장 많이 사용되는 방법은 Stepwise방법이다. 이 방법에서는 종속변수와 가장 유의한 관계를 갖고 있는 독립변수를 제일 먼저 방정식에 포함시키는데, 이를 위하여는 여러 독립변수들중 종속변수와의 상관관계가 가장 큰 변수를 선택하며, 이는 일차 상관관계가 가장 큰 변수를 의미한다. 만약 특정 독립변수의 종속변수와의 상관관계가 .36이고, 다른 변수는 .35라고 하면, .36인 변수가 종속변수를 가장 잘 설명하는 변수로 회귀방정식에 포함된다. .36과 .35는 매우 근소한 차로서, 사실은 .35인 변수가 종속변수를 더 잘 설명할 수 도 있다. 이들 근소한 차이는 여러 요인으로부터 기인할 수 있다. 예를 들면 표본을 선정할 때 올 수 있는 Random error로부터, 그리고 변수를 측정할 때 올 수 있는 Measurement error로부터 올 수 있다. 그러므로 절대적인 상관계수의 차이로만 변수를 선택할 것이 아니라 근소한 차이를 보이는 변수들은 어떤 것이 종속변수를 설명하는데 더 의미 있는 변수인가 고려해 보아야 한다.
다변수 회귀분석에서는 변수가 증가함에 따라 종속변수에 대한 설명력을 R Square Change로써 설명한다. 이는 회귀방정식에 포함되는 독립변수의 순서가 달라지면 이에 따라 달라진다. 그러므로 특정 일개의 회귀방정식에서 나온 결과로부터 종속변수에 대한 설명력이 절대적인 것처럼 해석하는데는 문제가 있다. 결론적으로 다변수 회귀분석에서 유의한 결과가 나왔다고 하여 그 결과를 있는 그대로 받아들이기 보다는 그 결과의 의미가 연구자가 예측하고 설명할 수 있는 것인지 재고하여 수용하여야 한다.
각주 : 1. 이 정의는 Mausner(1986)가 Introduction to Epidemiology에서 내린 역학의 정의 를 간호연구의 정의에 적용한 것임.
2. 변수의 Dummy화란 독립변수가 항목변수인 경우 다변수회귀분석에서 분석을 위 하여 독립변수의 항목수보다 1적은 수의 dummy변수를 만드는 것이다. 예들 들어 경혼상태를 1=기혼, 2=미혼, 3=이혼, 4=사별로 측정하였다면 dummy변수들 다음과 같이 3개 만든다. 결혼상태1(1=기혼, 0=기타), 결혼상태2(1=미혼, 0=기타), 결혼상태 3(1=이혼, 0=기타), 결혼상태 1, 2, 3에서 모두 0인 경우는 사별인 경우가 된다. 다 변수회귀분석 모델에서는 결혼상태대신 결혼상태 1, 2, 3세변수를 사용한다.
3. 만약 종속변수가 체중인 경우, 종속변수를 Log화 한다면, 체중 40kg은 Log40으로 3.69이고, 50kg은 Log50으로 3.91이 된다.
4. 일차상관관계(zero-order correlation)란 여러 독립변수중 종속변수와 가장 상관관 계가 유의하게 나오는 독립변수와 종속변수와의 관계를 의미한다. 이에 반해 부분 상관관계(part correlation)란 일차상과관계에서 종속변수와 유의한 상관관계가 있 는 것으로 나타난 독립변수를 제외한 후, 나머지 독립변수들 중 종속변수와 가장 유의한 상관관계를 갖는 것을 의미한다.
5. 일원분산분석은 세그룹 이상의 평균간의 차이를 분석하는 방법으로써, 브굽간제곱 합이란 각그룹의 평균과 전체평균과의 차이를 제곱한후 각그룹의 표본수를 곱한 다음 모두 합한 것이며, 이를 자유도인 (그룹수 - 1)로 나눈 값이 그룹간 평균제 곱 합이다. 그룹내제공합이란 각그룹에 속한 각각의 관찰치와 각그룹의 평균과의 차이를 제곱하여 모두 합한 값이며, 이를 자유도인(젠체표본수-그룹수)로 나눈 값 이 그룹내평균제곱합이다.
6. Adjusted R=R square-
참고문헌
1. Ajzen, I. & Madden T.J.(1986) Prediction of goal-directed behavior : Attitudes, intentions, and perceived behavioral contorl. Journal of Experimental Social Psychology 22, 453-474.
2. Weitzel, M.H.(1989) A test of the health promotion model with blue collar workers. Nursing Research, 38(2), 99-104.

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간호연구,   다변수,   회귀분석,   활용,   컴퓨터