응용심리통계 과제-다중회귀분석

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응용심리통계 과제-다중회귀분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.다중 회귀분석
2.분석한 프로그램 및 결과

본문내용

도
회귀계수(b)
표준오차
T값
유의수준
절편
1
-10.97008
5.91504
-1.85
0.1131
평소 신용카드 이용정도(X1)
1
2.62302
0.95327
2.75
0.0332
일일 평균 인터넷 이용시간(X2)
1
12.96608
1.63766
7.92
0.0002
인터넷 지식(XX)
1
0.24898
1.15189
0.22
0.8960
R² = .9426
변수
잔여분산
분산팽창요인
절편
.
0
평소 신용카드 이용정도(X1)
0.94179
1.06181
일일 평균 인터넷 이용시간(X2)
0.71886
1.39110
인터넷 지식(XX)
0.68729
1.45500
웹 브라우저 지식(X3)과 인터넷 검색엔진 지식(X4)을 인터넷 지식(XX)으로 변환한 후 다중 회귀분석한 결과는 다음과 같다.
첫째, 평소 신용카드 이용정도(X1)의 수치가 크게 변했다. 유의수준이 0.0332로 0.05보다 낮아 유의하였고 T값이 2.75로 의미 있는 처치효과를 나타냈다. 회귀계수는 2.62302로 평소 신용카드 이용정도가 증가할수록 월 평균 총 거래액(Y)이 증가하는 정적 상관관계를 지니고 있었다. 잔여분산은 0.94179로 순수효과가 크고 다른 독립변인과 중복되는 부분이 거의 없었다.
둘째, 일일 평균 인터넷 이용시간(X2)의 수치가 소폭 증가하고, 결정계수R²이 0.9426으로 0.0026 감소하였다.
셋째, 인터넷 지식(XX)의 유의수준은 0.8960로 무의한 수치를 나타냈고, 잔여분산 또한 0.68729로 순수효과가 차지하는 부분이 많아 인터넷 지식. 다시 말해, 웹 브라우저 지식(X3)과 인터넷 검색엔진 지식(X4)은 월 평균 총 거래액과 상관이 없는 것으로 분석되었다.
분석결과를 정리하면, 평소 신용카드 이용정도, 일일 평균 인터넷 이용시간, 웹 브라우저 지식 및 인터넷 검색엔진 지식은 월 평균 총 거래액에 대해 94.26~94.52%의 설명력을 나타냈다. 그 중 일일 평균 인터넷 이용시간이 회귀계수 12.96608로 가장 큰 영향을 가졌다. 웹 브라우저 지식과 인터넷 검색엔진 지식을 다른 독립변수로 보느냐 인터넷 지식으로 묶어 분석하느냐에 따라 평소 신용카드 이용정도의 유의수준이 유의할수도 무의할수도 있었다. 웹 브라우저 지식과 인터넷 검색엔진 지식은 어떤 경우에서도 무의한 유의수준을 보여 종속변인을 설명하지 못했다.
2.분석한 프로그램 및 결과
1-(가)다중 회귀분석
data satisfaction;
input x1-x3 y@@;
cards;
5 1.1 9 70
6 0.5 9 85
7 1.0 7 90
3 2.5 5 40
1 3.0 2 30
4 3.0 4 50
5 2.5 7 60
3 0.8 9 70
3 2.0 7 55
8 2.3 9 68
4 2.0 5 58
5 1.7 8 63
4 1.8 10 66
8 0.9 13 87
3 3.1 4 45
2 3.9 1 20
4 4.0 3 35
5 4.3 5 25
7 2.5 7 60
3 1.3 9 90
;
proc reg;
model y=x1-x3/stb;
run;
1-(나)다중 공선선 분석
data transaction;
input x1-x4 y;
xx=mean(x3 x4);
cards;
7 1.1 6 8 20
5 2.3 6 7 35
6 1.4 5 7 26
3 0.5 3 4 11
5 0.1 2 4 2
4 0.1 3 3 1
5 3.8 5 6 55
2 2.1 4 5 15
3 1.4 5 5 17
2 1.6 7 8 18
;
proc reg corr;
model y=x1-x4/tol vif;
run;
proc reg corr;
model y=x1 x2 xx/tol vif;
run;
*출처는 각 자료 제시 시 각주로 명시하였습니다.

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응용심리통계,   심리통계,   다중회귀분석,   sas