분류 전체보기62 회귀분석의 기초: 단순선형회귀의 개념과 해석 1. 회귀분석이란 무엇인가?회귀분석(regression analysis)은 한 개 이상의 독립변수(설명 변수)가 종속변수(결과 변수)에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 통계 기법입니다. 그중에서도 단순선형회귀(Simple Linear Regression)는 독립변수가 하나인 가장 기본적인 형태입니다. 단순선형회귀는 두 변수 간의 선형 관계를 “직선” 모형으로 설명하며, 이 직선을 통해 각 변수의 상관관계뿐 아니라 예측 가능한 경향성을 파악합니다. 여기에서는 회귀분석의 기본 개념과 통계적 해석, 그리고 실제 적용 시 주의사항과 해석 방법에 대해 살펴보겠습니다. 2. 단순선형회귀의 구조와 수식 이해단순선형회귀에서는 두 변수 X(독립변수)와 Y(종속변수) 간의 선형 관계를 가정합니다. 이 관계를 다음과 같은 .. 2025. 6. 27. 상관관계 vs 인과관계 (두 변수 사이 관계의 올바른 해석) 1. 들어가며: 변수 간 관계를 어떻게 해석할 것인가?일상에서 두 변수 사이에 관계가 있다는 관찰은 매우 흔합니다. 예를 들어, 아이스크림 매출과 더위의 강도, 학업 성적과 공부 시간, 흡연과 폐암 발생률 등 다양한 사례에서 두 변수 간의 상관이 발견됩니다. 그러나 이렇게 관찰된 상관이 '인과적 이유에 따른 관계'인지, 아니면 단순한 동시 관측에 불과한 것인지 구분하는 것이 중요합니다. 잘못된 인과 해석은 잘못된 정책 수립이나 부정확한 결론으로 이어질 수 있으며, 과학적 사고와 통계적 분석을 방해할 수 있습니다.이 글에서는 두 변수 간의 관계를 어떻게 해석해야 하는지, ‘상관관계(correlation)’와 ‘인과관계(causation)’의 차이를 중심으로 설명드리겠습니다. 상관만으로는 인과를 단정할 수 .. 2025. 6. 26. ANOVA(분산분석)의 개념과 활용 – 세 집단 이상 비교할 때의 통계 기법 1. ANOVA란 무엇인가?ANOVA(analysis of variance, 분산분석)는 세 개 이상의 집단 간 평균의 차이를 한 번에 검정할 수 있는 통계 기법입니다. 일반적인 t-검정은 두 그룹의 평균 비교에 유용하지만, 세 개 이상이 되면 t-검정을 반복할 경우 오차율이 누적되어 결과의 신뢰성이 떨어집니다. 이에 반해 ANOVA는 총 변동(total variance)을 집단 간 변동(between-group variance)과 집단 내 변동(within-group variance)으로 분리하여 분석함으로써, 세 집단 이상의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 체계적으로 판단할 수 있습니다.ANOVA의 핵심 개념은 분산을 비교하여 평균 차이가 단순히 우연에서 비롯된 것인지, 아니면 실제로 의미 있는 .. 2025. 6. 24. 카이제곱 검정(Chi-square test)의 이해 – 범주형 자료 분석 방법 카이제곱 검정이란 무엇인가?카이제곱 검정은 범주형 자료(categorical data)를 분석할 때 널리 사용하는 통계 기법입니다. 수치형 자료를 다루지 않고, 데이터가 특정 카테고리에 속하는 빈도를 바탕으로 통계적 판단을 내리는 데 사용합니다. 예를 들어, 남녀 성별 간 선호 브랜드 차이, 병 그룹 간 치료제 효과 유무, 지역별 선거 성향 등은 모두 범주형 자료입니다. 이러한 데이터를 분석할 때 카이제곱 검정을 통해 두 변수 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 존재하는지를 판단할 수 있습니다. 카이제곱 검정은 귀무가설과 대립가설을 명확히 설정한 뒤 검정통계량을 계산하고, 기대빈도(expected frequency)와 관찰빈도(observed frequency)를 비교하는 방식으로 작동합니다.카이제곱 검.. 2025. 6. 23. t‑test 실전 적용 사례: 단일 표본, 독립 표본, 대응 표본 t‑test 예시 t‑test의 실전적 의미통계 분석에서 t‑test는 매우 중요한 역할을 합니다. 모집단의 분산이 알려지지 않았거나 표본이 작을 때 평균 차이를 검정하는 데 유용한 방법으로, 특히 실험이나 설문, 비교 연구에서 많이 활용됩니다. 이 글에서는 t‑test가 실제 현장에서는 어떻게 적용되는지 구체적인 사례를 통해 단일 표본, 독립 표본, 대응 표본 세 가지 유형으로 나누어 설명하겠습니다. 각 사례는 가설 설정, 데이터 수집, 분석, 해석의 흐름을 따라 구성되어 있어 독자분들이 실무에 바로 적용할 수 있도록 돕습니다. 1. 단일 표본 t‑test: 평균이 기준값과 다른가?사례 설명한 고등학교의 수학 성적 평균이 전국 평균인 75점과 다른지를 확인하고자 합니다. 여기서 연구자는 해당 학교 학생 25명의 성적을 .. 2025. 6. 22. 1종 오류와 2종 오류. 가설검정의 판단 착오 이해하기 가설검정에서 발생하는 판단 착오란 무엇인가?통계적 가설검정은 데이터에 기반하여 모집단에 관한 가설을 평가하는 중요한 절차입니다. 하지만 이 과정에서 통계학자나 연구자는 완벽한 결론을 내리지 못할 수도 있습니다. 바로 ‘판단 착오’라는 문제가 존재하기 때문입니다. 가설검정에서의 판단 착오는 실제로는 참인 가설을 잘못 기각하거나, 거짓인 가설을 잘못 채택하는 것을 의미합니다. 이는 실제 상황에서 발생하는 중요한 문제로, 결과의 신뢰성을 크게 좌우하기 때문에 반드시 이해해야 합니다.판단 착오는 크게 1종 오류와 2종 오류로 구분되며, 이 두 가지 오류는 각각 다른 상황에서 발생하는 잘못된 결정입니다. 특히 연구 결과나 의사결정에 미치는 영향이 크므로, 이 오류들이 무엇인지, 왜 발생하는지, 그리고 이를 최소화.. 2025. 6. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
