회귀분석 설명력 기준 - hoegwibunseog seolmyeonglyeog gijun

안녕하세요. 논문 쓰는 남자

논쓰남 입니다.

​

오래만이쥬? ㅎㅎㅎ

최근 일주일동안 아이폰 탈옥 포스팅 하느라

SPSS 글을 이제야 쓰네요.

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오늘은!! spss 통계의 꽃이죠?

회귀분석입니다.

회귀분석이란,

독립변수(=원인변수)가 종속변수(=결과변수)에 '영향'을 주는지, 아닌지를 보는 분석입니다.

독립변수와 종속변수 모두 양적인(연속형) 변수여야 합니다.

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또한

회귀분석은 단순 회귀분석(=선형 회귀분석)과 다중 회귀분석(=중다 회귀분석)이 있는데요

종속변수에 영향을 주는 '독립변수의 개수' 에 따라 단순과 다중으로 나뉩니다.

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독립변수가 1개일 때: '단순' 회귀분석

독립변수가 2개 이상: '다중' 회귀분석

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오늘은 SPSS '단순 회귀분석'을 배워보도록 하겠습니다.

독립변수: 교육

종속변수: 프로그램

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대립가설: 봉사활동 '교육'이 사회복지 '프로그램'에 영향을 미칠 것이다.

귀무가설: 봉사활동 '교육'이 사회복지 '프로그램'에 영향을 주지 않을 것이다.

종속변수 - 프로그램

독립변수 - 교육

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연구자가 연구하고자 하는 변수를 종속, 독립변수 란에 넣어주세요.

추정값, 모형 적합, Durbin-Watson에 체크를 해주세요.

'기술통계'는 연구자가 확인하고 싶다면 체크하시고

굳이 필요 없으면 안 보셔도 됩니다.

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'공선성 진단'은 다중 회귀분석 시 파악하는 값이므로

단순 회귀분석에서는 확인하지 않습니다.

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[계속] 클릭

SPSS 에서 단순 회귀분석은 방법이 '입력' 이어야 합니다.

'입력 방법'으로 잘 되어 있는지 확인 하시고 [확인]을 누릅니다.

2. 회귀분석 해석

회귀분석을 위와 같이 실시했다면

출력결과 창에

[진입/제거된 변수, 모형 요약, 분산분석, 계수, 찬차 통계량]

5개의 표가 생성되는데요.

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여기서 가장 중요한 3가지 표만 보시면 됩니다.

[모형 요약 표]에서 확인해야할 부분은

'R 제곱'과 'Durbin-Watson' 입니다.

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먼저 'R 제곱'은 회귀분석의 '설명력'을 보여주는데요.

값이 1에 가까울 수록 높은 설명력을 보인다고 할 수 있습니다.

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다음으로 Durbin-Watson은 '독립성'을 나타내는 값입니다.

0~4의 값을 가지며 2에 가까울 수록 독립성이 있습니다.

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만약 값이 0에 가깝다면 정적인 관계를 갖고 있으며

4에 가깝다면 부적인 관계를 갖고 있다고 볼 수 있습니다.

[분산 분석 표]에서 확인해야할 부분은 F 검정의 '유의확률' 입니다.

F 검정의 유의확률이 유의수준 0.05 미만으로 나타났다면

'회귀모형이 적합하다' 입니다.

개인적으로 spss 회귀분석에서 [계수]가 가장 중요하다고 생각 되어지는데요.

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가장 먼저 봐야할 부분은 파랑색 네모 값인데요.

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'교육'이라는 독립변수가 종속변수 '프로그램'에 영향을 주는지 보기 위해 진행한

회귀분석이 유의한지를 확인해야 합니다.

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따라서 표의 가장 오른쪽 '유의확률'을 봐야하는데

독립변수명에 해당하는 '유의확률'을 보시면 됩니다.

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[유의확률이 유의수준(0.05)보다 작으면 대립가설 채택, 귀무가설 기각

유의확률이 유의수준(0.05)보다 크면 대립가설 기각, 귀무가설 채택]

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다음으로 봐야 할 값은

비표준화 계수의 B값인데요.

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단순 회귀분석 해석에 대한 자세한 설명은 아래 영상을 참고하세요!

단순 회귀분석 논문 표 양식과 해석은

아래 링크로 이동하면 다운로드 할 수 있습니다.