변수 관점으로 통계분석방법들 분류하기

결과부터 보기

 

	독립변수	종속변수
t검정	범주형	수치형
분산분석 (일원분산분석)	범주형	수치형
카이제곱검정	범주형	범주형
상관분석 (피어슨)	수치형	수치형
회귀분석 (단순선형)	수치형	수치형
로지스틱 회귀분석	수치형 (or 범주형)	범주형

---

아래 통계분석방법들을 변수 관점에서 분류해보려고 합니다. 

 

t검정
분산분석(일원분산분석)
카이제곱검정
상관분석(피어슨상관분석)
회귀분석(단순선형회귀분석)

 

변수는 독립변수와 종속변수로 나뉩니다. 각 변수는 자료의 형태에 따라 수치형자료 또는 범주형자료입니다. 어떤 통계 분석 방법의 독립변수와 종속변수가 수치형 자료인지 범주형자료인지를 알아보는 것이 이번 글의 목적입니다. 

 

수치형 자료와 범주형자료가 무엇인지 모르는 분들을 위해 간단히 설명드리겠습니다. 

수치형자료는 양적자료라고도 부릅니다. 양적이란 말에서 알 수 있듯 크고 작음이 있고 . 예를 들면 키, 몸무게, 시험성적 등이 있습니다. 

범주형자료는 질적자료라고도 부릅니다. 범주를 구분하는 역할을 합니다. 예를 들면 성별, 혈액형 등이 있습니다. 

더 디테일하게 나누면 명목,순위,등간,비율척도로도 나뉘는데 여기서는 수치형, 범주형으로만 구분하겠습니다.

---

t검정

t검정의 대표적인 예시는 남자와 여자의 키 비교입니다. 남자 100명과 여자 100명을 모집하고 키를 측정했습니다. 남자와 여자의 키 사이에 유의차가 있을지 t검정을 통해 알아보는 것입니다. 

 

독립변수는 성별입니다. 종속변수는 키입니다. 독립변수인 성별은 범주형자료이고, 종속변수인 키는 수치형자료입니다. 

 

독립변수(성별) = {남,여}

종속변수(키) = {180,178,165,156,...}

 

	독립변수	종속변수
t검정	범주형	수치형

---

분산분석 (일원분산분석)

분산분석의 대표적인 예시는 세 반의 수학점수 평균비교입니다. A,B,C 세 반 학생의 수학점수 평균에 차이가 있는지 분산분석을 통해 알아볼 수 있습니다. 

 

독립변수는 반의 종류입니다. 종속변수는 수학점수입니다. 독립변수인 반의 종류는 범주형 자료이고, 종속변수인 수학점수는 수치형자료입니다. 

 

독립변수(반의 종류) = {A,B,C}

종속변수(수학점수) = {78,80,90,100,65,...}

 

	독립변수	종속변수
t검정	범주형	수치형
분산분석	범주형	수치형

---

카이제곱검정

카이제곱검정의 대표적인 예시는 남자와 여자의 무서운영화 선호 비율 비교가 있습니다. 남자 100명과 여자 100명을 모집했고 무서운 영화를 좋아하는지 싫어하는지 여부를 조사했습니다. 이때 남자의 무서운 영화 선호비율과 여자의 무서운영화선호비율을 비교하기 위해 카이제곱 검정을 수행합니다. 

 

독립변수는 성별입니다. 성별은 범주형자료입니다. 종속변수는 무서운 영화 선호여부입니다. 무서운 영화 영화선호여부도 범주형자료입니다. 

 

독립변수(성별) = {남자,여자}

종속변수(선호도) = {호,불호}

 

	독립변수	종속변수
t검정	범주형	수치형
분산분석 (일원분산분석)	범주형	수치형
카이제곱검정	범주형	범주형

---

상관분석 (피어슨 상관분석)

상관분석의 대표적인 예시는 키와 몸무게의 상관관계입니다. 키와 몸무게 사이의 상관관계가 있는지 알기 위해 상관분석을 수행합니다. 

 

상관분석에서는 독립변수와 종속변수의 구분이 따로 없습니다. 독립변수는 키로 두어도 되고, 몸무게로 두어도 됩니다. 키와 몸무게 둘다 연속형 자료입니다. 

 

	독립변수	종속변수
t검정	범주형	수치형
분산분석 (일원분산분석)	범주형	수치형
카이제곱검정	범주형	범주형
상관분석 (피어슨)	수치형	수치형

---

회귀분석 

상관분석의 대표적인 예시는 광고비를 독립변수로 하고 매출을 종속변수로 하여 선형모델을 만드는 것입니다. 독립변수인 광고비는 수치형 자료이고, 종속변수인 매출도 수치형자료입니다. 

 

	독립변수	종속변수
t검정	범주형	수치형
분산분석 (일원분산분석)	범주형	수치형
카이제곱검정	범주형	범주형
상관분석 (피어슨)	수치형	수치형
회귀분석 (단순선형)	수치형	수치형

---

로지스틱 회귀분석 

-