[데이터분석] 기초 통계학 6

 

로지스틱 회귀 분석 방법

독립변수가 연속형 변수이지만, 종속변수가 비연 속형 변수(이분형 변수)인 경우에는 로지스틱 회귀분석을 사용하는 분석 방법

 

로지스틱 회귀분석의 원리

 

특정 사건이 발생할 확률과 살생하지 않을 확률 간의 비율

 

로지스틱 회귀식

회귀분석에서 종속변수(y)를 Odd 비로 자연로그를 취한 값으로 대체

b1 > 0 : x가 증가할수록 특정 사건이 발생하지 않을 확률보다 발생할 확률이 높다는 의미

b1 < 0 : x가 증가할수록 특정 사건이 발생할 확률보다 발생하지 않을 확률이 높다는 의미

 

로지스틱 회귀분석 가설

H0 : 독립변수가 종속 변수에 미치는 영향의 크기는'0'이다.

H1(양측 검증) : 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기는 '0' 아니다.

H2(단측 검증) : 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기는 '0' 보다 크다.

 

모형 적합도

모형 적절하게 만들어졌는 지를 보여주는 지표

로지스틱 회귀분석에서는 모형에 포함된 독립변수들에 의해서 종속변수가 설명되는 부분

 

조절효과

독립변수가 종속변수에 미치는 영향이 조절변수에 의해서 달라지는 지를 알아보는 분석 방법

 

 

매개효과

독립변수와 종속변수 간의 직접적인 인과관계 이외에도 매개변수를 통한 간접적인 인과관계가 존재하는 지를 알아보는 분석방법

총 효과 = 직접효과 + 간접효과(또는 매개효과)