상관분석과 회귀분석(Correlation Regression Analysis)

소개글

상관분석과 회귀분석(Correlation Regression Analysis)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 상관분석
- 상관분석의 개요
- 공분산과 산포도
- 피어슨 상관계수
- 스피어만 서열상관계수와 편상관계수
- 교차분석

2. 회귀분석
- 회귀분석의 개념
- 회귀분석의 종류
- 단순회귀분석의 개요
- 회귀식 모형의 도출: 최소자승법
- 회귀선의 설명력: 결정계수(R2)
- 회귀모형의 적합도 분석: 추정값의 표준오차를 이용한 방법
- 회귀모형의 적합도 분석: F통계량을 이용한 방법
- 회귀분석의 가정
- 회귀모형의 타당성 검토
- 다중공선성

3. SPSS를 활용한 분석

4. 참고문헌

본문내용

1) 표준화된 공분산의 필요성
공분산의 크기는 두 변수를 측정한 척도의 크기, 즉 측정 단위에 따라 달라지므로, 두 변수 간의 연관성에 대해서 단정적으로 평가하기 어려움
따라서 측정 단위에 따라 값이 변하지 않는 절대적인 기준 단위가 필요함
절대적인 기준의 단위로 ‘표준편차’를 활용하며, 이를 통해서 편차의 크기 변화를 제거할 수 있음
2) 피어슨의 적률상관계수(Pearson’s product-moment correlation coefficient)
표준화된 공분산을 통해서 두 변수 간의 선형적인 관계 정도와 방향을 수치로 정량화하여 표시하는 지수
상관계수의 범위: -1 < r < 1
한 변수 혹은 두 변수의 값에 일정하게 0이 아닌 상수를 더하거나, 양의 상수를 곱하더라도 상관계수의 값은 변하지 않음
음의 상수를 한 변수에 곱하거나 나누면 상관계수의 부호만 바뀜
두 변수 모두에 음의 상수를 곱하거나 나누어도 상관계수는 변하지 않음
3) 상관계수 해석 및 유의성 검정
사회과학분야에서 설문으로 수집된 자료의 경우에는 상관계수 값이 0.3이상이 되어야만 변수들 간에 상관관계가 존재한다고 평가하는 것이 일반적임
t분포를 이용하여 상관계수의 통계적 유의성을 검정하며, 이때 사용하는 t 통계량은 자유도가 n-2인 t 분포를 함

키워드

통계,   상관분석,   회귀분석,   SPSS