다중회귀분석, 로지스틱 회귀분석 / ①

문제2) 통계학의 4가지 척도를 구분하고, 이 관점에서 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)과 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis) 비교

답)

 

 

1. 통계학 데이터의 유형, 4가지 척도 구분

가. 통계학의 척도(Scale)의 개념

• 측정도구로서 측정 대상에 적용하는 기호나 숫자를 의미

 

나. 통계학의 4가지 척도

구분	척도	정의
범주형 변수	명목척도	범주형 데이터로 측정된 측정대상으로 단순히 범주로 분류하기 위한 목적으로 숫자를 부여한 척도
	서열척도	범주형 데이터로 명목척도의 기능 뿐 아니라 각 범주 간의 대소관계, 순위(서열성)에 관하여 숫자를 부여한 척도
연속형 변수	등간척도	연속형 데이터로 절대적 영점(Absolute Zero)이 없으며 대상이 갖는 양적인 정도의 차이에 따라 등간격으로 숫자를 부여한 척도
	비율척도	연속형 데이터로 절대적 영점이 존재하며, 비율계산이 가능한 숫자를 부여한 척도
독립변수가 명목척도나 서열척도 일 경우 더미변수를 이용해 회귀 분석이 가능

 

2. 4가지 척도 관점에서 다중회귀분석과 로지스틱 회귀분석 비교

구분	다중회귀분석	로지스틱 회귀 분석
개념도
수행 목적	예측 문제 해결 연속형 결과 변수 값 예측	분류 문제 해결 비연속형 결과 범주 예측
종속 변수	연속형 변수	이산형 변수
독립변수 척도	동간척도, 비율척도, 명목척도, 서열척도	동간척도, 비율척도, 명목척도, 서열척도
종속변수 척도	동간척도, 비율척도, 명목척도, 서열척도	명목척도로 측정된 범주형 변수 일정한 규칙을 사용해 변환된 변수

 

 

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