2010년 사회조사분석사 2급 spss 작업형 오후시험에서 출제되었습니다.
나머지 문제는 기출유형과 크게 다르지 않았고 로그변환을 이용한 회귀분석 출제사례가 처음이기에 별도의 설명을 드리며 빠른 시일내에 동영상강좌를 첨부하겠습니다.
로그변환을 이용한 회귀분석은 그 절차는 간단합니다.
변수계산 -> 산술 쪽의 함수인 LN(변수명) 을 사용하면 로그변수로 변환이 이루어지는데요,,
왜 로그변환을 해야하는가에 대한 이해가 있어야 할 것 같습니다..
회귀분석의 기본가정은 여러가지가 있지만,
독립변수 X에 대응하는 종속변수 Y가 측정된 값은 정규분포를 따라야 한다고 했습니다.
다시 말해 독립변수가 종속변수에 미치는 영향력을 함수식으로 규명하는 것이 포인트인 회귀분석에서 측정된 종속변수의 값들은 정규분포이어야만 회귀모형을 추정할 수 있다는 것입니다.
실제 사조사2급에서 회귀분석이 매시험에서 빠지지 않고 출제되지만, 종속변수가 정규분포를 따르는 경우는 흔치 않습니다. 이는 사조사시험의 문제이기전에 사회과학분야에서 측정된 자료들의 공통적이면서 전형적인 특성이기 때문입니다.
특히 측정된 자료가 월급여나 신장(키)인 경우 (-)값이 존재하지 않습니다. 따라서 이러한 데이터를 그려보면 월급여의 경우에는 정규분포의 특징인 왜도(skew)=0이 아닌 오른쪽 긴꼬리 형태의 자료가 나타나게 됩니다. 급여가 100만원에서 많아봐야 4~500만원 사이에 집중될것이기때문입니다. 따라서 등간격형태의 자료로 바꾸어 주려면, 다른 표현으로 측정된 자료의 단위를 바꾸는 것보다는 측정된 자료의 간격을 고려한것이 로그변환인 것입니다.
실무에서나 논문에서나 회귀분석의 모형을 결론으로 채택하기 위해서는 먼저 종속변수가 측정된 형태가 정규분포인지를 검정하고 정규분포를 따르지 않는다면 이를 로그변환 또는 다른 방법으로 정규분포를 따르는 데이터구조로 변수변환을 해야 하는 것이 원칙이나 이제껏 출제의 사례에서는 이를 한번도 언급하지 않았습니다.
이번 시험에서는 종속변수의 정규분포임을 검정하는 것이 출제되지 않고 로그변환 종속변수를 이용해 회귀모형을 추정하는 것이었지만,
로그변환해야 하는 통계적인 근거를 제시하라던가등의 패턴으로 출제된다면 난감한 문제가 될것이라는 생각입니다.
메뉴->비모수검정 ->일표본의 메뉴에서 해당 변수를 선택하면 정규분포 여부를 검정할 수 있으며, 귀무가설을 정규분포입니다.
18.0 버젼에서는 친절하게도 출력된 테이블에 가설기각, 유지 형식으로 표현이 되고 있습니다.
이외에도 경영분야처럼 시계열적인 자료처럼 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 분석에 있어 로그변환을 많이 사용하기도 하구요, 그 이유는 로그변환된 데이터가 산술평균보다는 기하평균으로 자료를 해석하는 경영마케팅에 보다 적합하기 때문입니다.
회귀분석의 다중공선성도 카페의 게시글에 있으며 출제 사례는 없지만, 이에 대한 통계적인 이론 무장이 필요하다는 의견을 드리구요, 언제쯤 나올 수 있는 회귀분석의 기본가정의 한 부분이기 때문입니다.
시험이 얼마 남지 않았습니다. 마지막 스퍼트하시길 바라며, 건승기원드립니다.