Rex 분석 : 이변량상관분석

  1. 분석모듈 설명
  2. 이변량(bivariate) 상관분석(correlation analysis)은 변수가 서로 선형적으로 어떤 관계를 갖는지 파악해볼 수 있는 분석입니다. 연속적이며(continuous) 무작위적인(random) 각각 하나의 설명변수와 종속변수간의 관계성을 파악해볼 수 있는 분석 방법입니다. 상관계수(correlation coefficient)는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ를 사용하며, -1부터 1까지의 범위를 가지는데 이를 통해 해석할 수 있습니다. -1 값에 가까울수록 강한 음의 상관관계(negative correlation)이 있다고 판단할 수 있으며, 1이라는 값에 가까워질수록 강한 양의 상관관계(positive correlation)을 갖는다고 말할 수 있습니다. 0이라는 값은 두 변수가 선형적인 상관관계를 가지고 있지 않다고 설명할 수 있습니다.
  3. 분석에 사용된 R 패키지 및 함수
  4. * cor 함수
  5. User interface: 변수설정 탭
    • 전체변수: 엑셀 스프레드시트에 있는 변수의 목록을 나타냅니다.
    • 종속변수
    • - 종속변수에 해당하는 변수를 전체변수로부터 선택할 수 있습니다. - 필수로 2개의 변수가 선택되어야 합니다. - 2개 이상의 변수 또는 하나의 변수만 들어갈 수 없습니다
  6. User interface: 분석옵션 탭
    • 상관계수 추정방법
    • - 기본적으로 Pearson 방법이 선택되어 있습니다. - 필요에 따라 그 외에 Kendall, Spearman 방법을 선택할 수도 있습니다. - 추정방법으로 Kendall 또는 Spearman 방법을 선택했을 때에는 정확검정(Exact test)과 연속성검정(Continuity correction)을 추가로 사용할 수 있습니다.
    • 가설 검정
    • - 기본적으로 양측검정 방법이 선택되어 있습니다. - 필요에 따라 좌측단측검정 또는 우측단측검정을 사용할 수 있습니다.
  7. 결과출력창 해석
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    • Data Structure: 전체 관측치 수(Number of observations), 분석에 사용된 변수의 수(Number of variables)를 나타냅니다.
    • Variable List: 종속변수(Dependent variables)로 선택되어 분석에 사용된 변수를 나타냅니다.
    • Analysis Description
    • - 상관계수(Correlation coefficient)를 계산하기 위해 사용된 추정방법을 나타냅니다. - 추정방법으로 Kendall 또는 Spearman 방법을 선택했을 때, 추가적으로 정확 검정과 연속성 검정을 선택한 여부가 표시됩니다. 선택하였을 경우 TRUE, 선택하지 않았을 경우에는 FALSE로 표시됩니다. - 검정 통계량으로 쓰인 값의 종류가 표시됩니다. - 분석에 사용된 대립가설(Alternative hypothesis)가 나타납니다. - 대립가설의 경우, 양측검정이면 두 변수가 연관되어 있다는 대립가설을 나타내며, 좌측단측검정의 경우 음의 방향으로 연관되어 있음(negatively correlated)으로 나타나며, 우측단측검정의 경우 양의 방향으로 연관되어 있음(positively correlated)을 나타냅니다. - 추정 방법에 따라 p-value 값이 어떻게 표시되었는지 설명이 부가됩니다.
    • Analysis Result
    • - 추정방법에 따른 상관계수 추정값과 그와 관련된 계산 값들을 나타냅니다. - Pearson 추정방법의 경우 T-value, Kendall 추정방법의 경우 Tau-value, Spearman 추정방법의 경우 S-value를 통해 나타나며, 각각 p-value 도 같이 표시됩니다. - Df(또는 degree of freedom)은 자유도를 나타냅니다.