[마케팅조사론]상관관계분석

목차

상관관계분석의 의의

2. 상관계수
3. 상황표
4. 상황계수
5. 스피어만(SPEARMAN)의 서열상관계수
6. 켄달의 일치계수
7. 회귀분석과 상관관계의 차이

본문내용

상관관계분석의 의의

변수들간의 관련성을 분석
→ 한 변수가 커지거나 작아질 때, 다른 변수가 어떻게 변하는지
그 변동의 방향과 정도를 예측


ex) 해변가에서 아이스크림을 판매하고 있는 A씨가 있었다. 그는 하루 전날 저녁에 아이스크림을 만들
그 다음날 판매하고 있었는데, 그는 매일 200개의 아이스크림을 만들어 판매하였다. 그런데 어떤
은 아이스크림이 모자라서 손님들이 원하는데도 팔지 못하는 반면, 어떤 날은 아이스크림이 남아
두 녹아버림으로써 손해를 보는 날도 있었다. A씨는 “이런 현상이 왜 일어나는가?”를 곰곰히 생각해
보았다. 그러던 중 그는 그 날의 기온에 따라 아이스크림의 매출이 달라지는 것을 알게 되었다. 이에
따라 A씨는 기온과 아이스크림의 매출이 어느 정도 관계를 가지고 있는지에 대해 관심을 가지게 되고,
며칠 동안 기온과 매출액과의 관계를 조사하여 본 후 다음과 같은 결과를 얻었다.
예상 매출액 = 70 + 5.5 X 기온
그 후 그는 기상청에 문의하여 그 다음날의 기온을 듣고 아이스크림을 만들어서 그 다음날 가져온
그는 이제 다른 어떤 아이스크림 상점보다 훨씬 높은 이익을 내는 사람이 되었다.



1) 특징 : ① -1 -상관 관계가 없는 경우 0, 완전한 상관관계가 있는 경우 1,-1
② 상관관계가 있을 경우 한 변인의 값이 변하면 다른 변인의 값도 변하지만,
상관관계가 없을 경우 한 변인의 값이 변해도 다른 변인의 값은 변하지 않는다.
③ 상관관계는 인과관계를 뜻하지 않고 확률적으로 관계가 있다는 뜻이다.
④ 상관관계의 계수끼리는 가감승제(±,×,÷)가 불가능하다.
⑤ 측정치가 아닌 하나의 지수이기 때문에 변수간의 관계의 비율이나
백분율은 다르다.

2) 상관관계의 종류
(1) 변수의 수에 따라
① 단순상관(simple correlation) : 두 변수 사이의 상관관계
② 부분상관(partial correlation) : 다른 변수의 영향을 통제한 후 두 변수 사이의 상관관계
③ 다중상관(multiple correlation) : 여러 변수들이 복합적으로 하나의 변수에 대해
갖는 상관 관계

(2) 자료의 측정 수준에 따라
① 모수적 상관(parametric correlation) : 등간변수 이상
② 비모수적 상관(non-parametric correlation) : 서열변수 이하

키워드

상관관계,   상관도,   마케팅