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1) 다중 상관계수 (0.888278): 다중 상관계수는 독립변수들 (질문 1 및 질문 2)과 종속변수 (질문 3) 간의 전체적인 상관관계의 강도를 나타낸다. 이 값이 0.888278로, 강한 양의 상관 관계를 보이는 것으로 판단된다. 즉, 질문 1 및 질문 2의 변화는 질문 3의 변화와 높은 연관성을 갖는 것으로 해석할 수 있다.
2) 결정계수 (0.789038): 결정계수는 독립변수들이 종속변수의 변동을 얼마나 설명하는지를 나타내는 지표이다. 이 값이 0.789038이므로, 질문 1과 질문 2가 질문 3의 변동의 약 78.9%를 설명한다고 볼 수 있다.
3) 조정된 결정계수 (0.786046): 조정된 결정계수는 결정계수를 독립변수의 수로 조정한 것으로, 표본 크기와 독립변수의 수에 따른 오차를 보정한다. 여기서는 0.786046로, 여전히 높은 값을 보여준다. 이는 질문 1과 질문 2가 질문 3의 변동을 잘 설명하고 있음을 나타낸다.
4) 표준 오차 (0.741173): 이는 회귀식을 통해 예측된 종속변수 값과 실제 종속변수 값 간의 차이, 즉 예측 오차의 표준편차를 의미한다. 값이 작을수록 모델의 예측 정확도가 높아진다. 여기서는 0.741173으로, 모델이 어느 정도의 오차를 가지고 있다는 것을 알 수 있다.
질문 1과 질문 2는 질문 3의 변동을 높은 비율로 설명하며, 두 독립변수와 종속변수 간에는 강한 양의 상관 관계가 있다. 그러나 표준 오차를 고려할 때, 회귀 모델은 일부 예측 오차를 가지고 있음을 인지해야 한다.
4. 출처 및 참고문헌
https://www.youtube.com/watch?v=yadSuUzAlz0
조신섭, KESS : 엑셀 기반 통계분석, 2017, 율곡출판사
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1) 다중 상관계수 (0.888278): 다중 상관계수는 독립변수들 (질문 1 및 질문 2)과 종속변수 (질문 3) 간의 전체적인 상관관계의 강도를 나타낸다. 이 값이 0.888278로, 강한 양의 상관 관계를 보이는 것으로 판단된다. 즉, 질문 1 및 질문 2의 변화는 질문 3의 변화와 높은 연관성을 갖는 것으로 해석할 수 있다.
2) 결정계수 (0.789038): 결정계수는 독립변수들이 종속변수의 변동을 얼마나 설명하는지를 나타내는 지표이다. 이 값이 0.789038이므로, 질문 1과 질문 2가 질문 3의 변동의 약 78.9%를 설명한다고 볼 수 있다.
3) 조정된 결정계수 (0.786046): 조정된 결정계수는 결정계수를 독립변수의 수로 조정한 것으로, 표본 크기와 독립변수의 수에 따른 오차를 보정한다. 여기서는 0.786046로, 여전히 높은 값을 보여준다. 이는 질문 1과 질문 2가 질문 3의 변동을 잘 설명하고 있음을 나타낸다.
4) 표준 오차 (0.741173): 이는 회귀식을 통해 예측된 종속변수 값과 실제 종속변수 값 간의 차이, 즉 예측 오차의 표준편차를 의미한다. 값이 작을수록 모델의 예측 정확도가 높아진다. 여기서는 0.741173으로, 모델이 어느 정도의 오차를 가지고 있다는 것을 알 수 있다.
질문 1과 질문 2는 질문 3의 변동을 높은 비율로 설명하며, 두 독립변수와 종속변수 간에는 강한 양의 상관 관계가 있다. 그러나 표준 오차를 고려할 때, 회귀 모델은 일부 예측 오차를 가지고 있음을 인지해야 한다.
4. 출처 및 참고문헌
https://www.youtube.com/watch?v=yadSuUzAlz0
조신섭, KESS : 엑셀 기반 통계분석, 2017, 율곡출판사
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