[re] 다항로짓분석
답변이 늦었네요. 목,금요일은 대학에 강의가 있는 관계로 미처 사이트에 들어와 오지를 못하거나, 답변이 늦어지게 되오니 양해해 주십시오.
질문이 2개이나 각 질문 아래에 답글을 올리겠습니다.
>다항로짓분석에 대해서 설명을 해주세요..
>변수들이 어떠한 경우에 사용하면 유용한가요?
>그리고 spss를 이용한다면 어떤 명령어를 써야 하는지요? 좀 자세히 설명해주세요..
Answer>
로짓분석은 범주형 자료분석의 일종입니다. 범주형 자료분석의 대표적인 예는 흔히 교차분석이고 불리우는 카이제곱 검정(Chi-Square Test) 입니다. 이것을 좀더 확장한 분석기법이 로지스틱 회귀분석이며, 로짓분석입니다. 다항이라는 것은 항이 여러개있다는 것을 의미하므로 독립변수가 한개인 경우만 제대로 이해하신다면, 그 후는 자동으로 알 수 있습니다.
보통 로짓분석에서 종속(반응) 변수는 범주형(명목 or 서열 척도) 변수입니다. 이에 반해 독립(설명) 변수는 주로 범주형이지만, 수치형(등간 or 비율 척도) 변수도 사용됩니다. 예를 들어 설명하는 것이 이해하기에 쉽겠네요.
자동차의 크기 사고의 종류 부상정도
--------------------------------------------
소형 충돌 경상
소형 전복 중상
중대형 충돌 경상
중대형 전복 중상
중대형 전복 중상
소형 충돌 중상
: : :
위와 같은 경우를 생각해 보겠습니다. 위의 자료는 교통사고가 났을 경우 자동차의 크기와 사고의 종류에 따라 부상정도의 차이가 있는가를 나타낸 것입니다. 이경우 설명(독립) 변수는 자동차의 크기, 사고의 종류이고, 반응(종속) 변수는 부상정도입니다. (위의 변수들은 모두 범주형 변수이죠)
이 경우 위의 분석을 하게 되면,
중대형보다 소형이 중상을 당할 가능성이 3배더 높다,
충돌사고보다 전복사고가 중상을 당할 가능성이 5배 더 높다
등과 같은 결론을 내기게 됩니다. 이와 같은 분석을 할 때 쓰이는 것이 로짓분석입니다. 로짓 분석은 SPSS에서
분석 --> 로그선형 분석 --> 로짓
에서 하시면 됩니다.
>그리고 회귀분석을 한 논문들을 보면 모델(모형)1, 모델(모형)2, 모델(모형)3. ..으로 분석을 하는
>통계표가 있는데 이렇게 모델을 여러개 나오게 하는 건 어떻게 하는 건가요?
Answer >
저런 결과로 정리되는 것은 2가지로 생각할 수 있습니다.
첫째는 단계별회귀(Stepwise)를 한 것입니다. Stepwise는 독립변수가 여러개 있는 경우, 종속변수에 영향을 많이 주는 가장 중요한 몇개의 독립변수를 찾아 회귀식을 만들어 주는 기법의 하나입니다.
이 경우, 가장 중요한 독립변수는 1개 있을 때의 회귀식을 구한것이 모형1입니다. 모형2는 모형1의 변수와 그 다음으로 중요한 변수를 찾아서 독립변수 2개를 이용하여 회귀식을 만드는 것이죠.
그러나, 논문에서 회귀분석의 결과로 위와 같이 모형1, 모형2 와 같이 표기하는 것은 거의 보지를 못했기 때문에 이것이다라고 확정짓기가 곤란하네요.
둘째, 보통 저런 식으로 자주 표현하는 것은 LISEL에서 많이 쓰이는 용어입니다. 독립변수와 종속변수 간의 관계를 여러가지 방법으로 모형을 만든 다음, 각각의 모형에 대해 분석한 결과를 실어주고, 그중에서 어느 모형이 가장 좋다 등과 같이 표기할 때 쓰입니다.
그렇지만, 정확히 논문에 어떤 형태로 기술되어 있는지를 모르니 더 이상의 답변은 곤란하네요.
>예를 들어, 계층의식에 주요하게 영향을 미치는 변수들에 대해서 알려고 하는 연구를 한다면
>어떻게 설계를 하면 좋을까요?
Answer >
글쎄요. 이 정도만으로는 뭐라 답변 드리기가 그렇네요.
어떤 통계적인 분석 기법을 선택하기 위해서는 2가지 요건을 충족해야 합니다.
첫째는 연구모형입니다. 이 연구에서 궁극적으로 알고자 하는 것이 무엇인가 하는 것이죠.
둘째는 Data 입니다. Data를 실험으로 얻은것인가? 설문지를 작성한 것인가? 실험이라면 어떤 방법으로 실험을 했고, data 측정은 어떤 방법으로 했는지. 설문이라면 설문지의 내용이 무엇인지 등을 알아야 합니다.
대략 위의 2가지를 제가 완벽하게 이해를 해야만이 어떤 분석기법을 쓰면 된다라는 답변을 드릴 수가 있습니다.
... 언제나 최선을 다하는 StatEdu가 되길 빌며 ...
Legacy document_srl: 78552 / Legacy URL: http://www.statedu.com/QnA/78552

댓글