회귀분석 유형과 해석방법

회귀분석은 통계학에서 중요한 기법 중 하나로, 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 추정하는 통계 기법을 의미합니다.

 

이는 일반적으로 독립 변수의 변화가 종속 변수에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 데 사용됩니다. 또한 이 관계의 강도, 방향, 형태를 파악함으로써 복잡한 실세계의 현상을 수학적 모델로 표현하는 데 도움이 됩니다. 오늘은 사회과학분야에서 회귀분석에 대해 알아보도록하겠습니다.

목차

1. 회귀분석이란?
2. 회귀분석의 종류
   1. 다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)
   2. 단계적 회귀분석 (Stepwise Regression Analysis)
   3. 매개회귀분석 (Mediation Regression Analysis)
   4. 조절회귀분석 (Moderation Regression Analysis)
   5. 로지스틱회귀분석 (Logistic Regression Analysis)
   6. 경로분석 (Path Analysis)
3. 회귀분석의 해석 예시
4. 결론

 

1. 회귀분석이란?

사회과학에서 회귀분석은 여러 변수들 간의 관계를 조사하고 이해하는 데 사용되는 통계적 도구입니다. 이는 사회과학의 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다. 

 

예를 들어, 경제학, 정치학, 사회학, 심리학 등에서는 변수들 사이의 관계를 파악하고, 특정 변수가 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지를 이해하는 데 회귀분석을 널리 활용합니다.

회귀분석은 독립변수의 변화가 종속변수에 어떤 영향을 미치는지를 설명하고 예측하는데 사용됩니다. 독립변수는 분석에서 원인이나 예측 요인으로 간주되는 변수이며, 종속변수는 분석에서 결과 또는 예측하려는 대상으로 간주되는 변수입니다.

예를 들어, 사회과학 연구에서는 교육 수준(독립변수)이 개인의 수입(종속변수)에 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위해 회귀분석을 사용할 수 있습니다. 이렇게 분석하면 교육 수준이 수입에 어떤 영향을 미치는지, 그 영향의 크기와 방향은 어떤지 등을 파악할 수 있습니다.

또한, 회귀분석은 여러 개의 독립변수가 종속변수에 미치는 복합적인 영향을 분석하는 데도 사용됩니다. 이를 통해 여러 변수들이 어떻게 상호작용하는지, 특정 변수의 효과가 다른 변수의 영향을 받는지 등을 분석할 수 있습니다. 이런 복잡한 상황을 분석하는 능력은 사회과학에서 매우 중요합니다.

따라서, 사회과학에서 회귀분석은 변수들 간의 관계를 이해하고, 그 관계를 바탕으로 미래를 예측하거나, 특정 사회현상을 설명하는 데 필수적인 통계적 도구입니다.

 

2. 회귀분석의 종류

회귀분석은 단순히 두 변수 사이의 관계를 보는 단순 회귀분석부터, 여러 개의 독립변수를 동시에 고려하는 다중 회귀분석, 그리고 특정 조건하에서의 영향력을 파악하는 매개 회귀분석 등 다양한 형태로 사용됩니다. 이러한 회귀분석을 이해하고 활용하는 것은 우리가 세상을 이해하고 예측하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 다양한 회귀분석의 종류와 그 활용 예를 소개하고자 합니다.

 

1) 다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)

두 개 이상의 독립변수들이 종속변수에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 방법입니다. 독립변수들 간의 관계를 고려하여 종속변수에 대한 각 독립변수의 영향력을 분석합니다.

 

다중회귀분석의 예시

부동산 가격에 미치는 영향을 분석할 때 위치, 크기, 방의 수 등 여러 요인들을 독립변수로 두고 집값(종속변수)을 예측합니다.

 

2) 단계적 회귀분석 (Stepwise Regression Analysis)

여러 독립변수 중에서 종속변수를 가장 잘 설명하는 변수들을 선택하는 방법입니다. 변수 선택 과정에서는 통계적 기준(예: F-통계량, Akaike 정보 기준 등)을 사용하여 변수를 추가하거나 제거합니다.

 

단계적 회귀분석의 예시

심장 질환 발병에 영향을 미치는 여러 요인들(연령, 성별, 체중, 식습관, 운동량 등) 중에서 가장 중요한 요인들을 선택하기 위해 사용됩니다.

 

3) 매개회귀분석 (Mediation Regression Analysis)

독립변수와 종속변수 간의 관계가 다른 변수(매개변수)에 의해 어떻게 매개되는지 분석하는 방법입니다.

 

매개회귀분석의 예시

광고 예산(독립변수)이 판매량(종속변수)에 미치는 영향이 고객 인식(매개변수)에 의해 어떻게 매개되는지를 분석하는데 사용됩니다.

 

4) 조절회귀분석 (Moderation Regression Analysis)

독립변수와 종속변수 간의 관계가 다른 변수(조절변수)의 수준에 따라 어떻게 달라지는지 분석하는 방법입니다.

 

조절회귀분석의 예시

교육수준(독립변수)이 수입(종속변수)에 미치는 영향이 성별(조절변수)에 따라 어떻게 달라지는지 분석합니다.

 

5) 로지스틱회귀분석 (Logistic Regression Analysis)

종속변수가 범주형일 때 사용하는 회귀분석 방법입니다. 종속변수가 이진형일 경우에는 이항 로지스틱 회귀, 둘 이상의 범주를 가질 경우에는 다항 로지스틱 회귀가 사용됩니다.

 

로지스틱회귀분석의 예시

특정 질병(예: 당뇨병)의 발병 여부(이진형 종속변수: 발병/미발병)를 예측하기 위해 나이, 체중, 유전적 요인 등(독립변수들)을 활용합니다.

 

6) 경로분석 (Path Analysis)

여러 독립변수와 종속변수들 사이의 관계를 동시에 분석하는 방법입니다. 구조방정식 모델링의 한 형태로, 변수들 간의 직접적, 간접적 관계를 분석합니다.

 

경로분석의 예시

학생의 학업 성취도(종속변수)에 대한 가정 환경, 교사의 지도, 학생의 공부 태도 등(독립변수들)의 영향을 분석하는데 사용됩니다. 이 때 각 독립변수들 간의 상호 영향도 함께 고려됩니다.

 

3. 회귀분석의 해석 예시

사회과학에서는 회귀분석은 중요한 연구 도구로 활용됩니다. 이를테면, 교육수준과 소득 수준 사이의 관계를 알아보는 연구에서 회귀분석을 이용할 수 있습니다.

다음과 같은 회귀분석 결과가 나왔다고 가정해봅시다.

Y = 2000 + 5000X

여기서 Y는 연간 소득, X는 교육년수를 나타냅니다.

y절편 2000은 교육년수(X)가 0일 때의 연간 소득(Y)을 의미합니다. 즉, 교육을 전혀 받지 않았을 경우에 예상되는 연간 소득은 2000달러라는 해석이 가능합니다.

기울기 5000은 교육년수(X)가 1년 증가할 때마다 연간 소득(Y)이 얼마나 변하는지를 나타냅니다. 이 경우, 교육년수가 1년 증가할 때마다 연간 소득이 평균적으로 5000달러 증가한다는 해석이 가능합니다.

물론, 이러한 해석은 모든 다른 조건이 동일하다는 가정하에 이루어집니다. 즉, 교육년수 외에 소득에 영향을 미치는 다른 요인들(예: 경력, 나이, 직업 등)이 변경되지 않는다는 가정하에 이루어진 것입니다.

이처럼 회귀분석은 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 수치적으로 표현하고 이해하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다.

 

4. 결론

회귀분석은 다양한 분야에서 널리 사용되는 통계 분석 방법 중 하나입니다. 이를 통해 우리는 변수들 사이의 관계를 수량화하고, 미래 값을 예측하거나, 특정 변수의 영향력을 확인하고, 현상을 이해하고 설명하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

특히 사회과학에서 회귀분석은 중요한 도구로 활용되며, 인간 행동과 사회 현상에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다. 교육 수준, 소득 수준, 직업, 나이 등 다양한 변수들이 어떻게 상호작용하는지 이해하고 예측하는 데 회귀분석은 빠질 수 없는 도구입니다.

그러나 회귀분석의 결과 해석 시 주의해야 할 점은, 모든 다른 요인이 고정되어 있다는 가정 하에서만 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 설명한다는 것입니다.

즉, 실제 세계는 이러한 가정을 완전히 만족시키기 어렵기 때문에, 회귀분석 결과를 해석하고 활용할 때는 신중해야 합니다.

 

 

참조

https://corporatefinanceinstitute.com/resources/data-science/regression-analysis/