Rex 분석 : 편상관분석

  1. 분석모듈 설명
  2. 편상관(partial correlation)분석은 관심 있는 두 변수가 서로 연관된 정도를 통제하고 싶은 하나 이상의 다른 변수를 고정한 상태에서 파악해볼 수 있는 분석입니다. 연속적이며(continuous) 무작위적인(random) 각각 하나의 설명변수와 종속변수간의 관계성을 파악해볼 수 있는 분석 방법입니다.  이 때 통제하는 변수는 관찰하고자 하는 두 변수(설명변수와 종속변수)와 관련이 있다고 여겨지며, 이는 다양하게 일컬어지는데 통제 변수(control variable)외에도 혼란변수 (confounding) 또는 설명변수(covariate)으로 쓰여질 수 있습니다. 상관계수(correlation coefficient)와 마찬가지로, 편상관(partial correlation)계수는 -1부터 1까지의 범위를 가지며, 이를 통해 해석할 수 있습니다. 다른 변수를 통제하였을 때, -1이라는 값은 완전하게 음의 상관관계(negative correlation)이 있다고 판단할 수 있으며, 1이라는 값은 완전하게 양의 상관관계(positive correlation)을 갖는다고 말할 수 있습니다. 0이라는 값은 두 변수가 상관관계를 가지고 있지 않다고 설명할 수 있습니다.
  3. 분석에 사용된 R 패키지 및 함수
  4. * 없음
  5. User interface: 변수설정 탭
    • 전체변수: 엑셀 스프레드시트에 있는 변수의 목록을 나타냅니다.
    • 종속변수
    • - 종속변수에 해당하는 변수를 전체변수로부터 선택할 수 있습니다. - 필수로 2개의 변수가 선택되어야 하며 양적 변수만 가능합니다. - 2개 이상의 변수 또는 하나의 변수만 들어갈 수 없습니다.
    • 통제변수
    • - 필수로 1개 이상의 변수가 선택되어야 하며 양적 변수만 가능합니다. - 동일하거나 비슷한 값(배열) 또는 특징을 가지는 변수가 같이 들어가면 에러가 발생할 수 있습니다.
  6. User interface: 분석옵션 탭
    • 상관계수 추정방법
    • - 기본적으로 Pearson 방법이 선택되어 있습니다. - 필요에 따라 그 외에 Kendall, Spearman 방법을 선택할 수도 있습니다.
    • 가설 검정
    • - 기본적으로 양측검정 방법이 선택되어 있습니다. - 필요에 따라 좌측단측검정 또는 우측단측검정을 사용할 수 있습니다.
  7. 결과출력창 해석
    •  	
    • Data Structure: 전체 관측치 수(Number of observations), 분석에 사용된 변수의 수(Number of variables)를 나타냅니다.
    • Variable List: 종속변수(Dependent variables)와 통제변수(Control variables)로 선택되어 분석에 사용된 변수를 나타냅니다.
    • Analysis Description
    • - 상관계수(Correlation coefficient)를 계산하기 위해 사용된 추정방법을 나타냅니다. - 분석에 사용된 대립가설(Alternative hypothesis)을 나타냅니다. - 설명에 통제되어 있는 변수들의 변수명도 표시됩니다. - 대립가설의 경우, 양측검정이면 두 변수가 연관되어 있다는 대립가설을 나타내며, 좌측단측검정의 경우 음의 방향으로 연관되어 있음(negatively correlated)가 나타나며, 우측단측검정의 경우 양의 방향으로 연관되어 있음(positively correlated)이 나타납니다.
    • Analysis Result
    • - 상관계수 추정치과 그와 관련된 계산 값들을 나타냅니다. - Pearson 추정방법의 경우 T-value, Kendall 추정방법의 경우 Z-value, Spearman 추정방법의 경우 T-value를 통해 나타나며, 각각 p-value 도 같이 표시됩니다. - Df(또는 degree of freedom)은 자유도를 나타냅니다.
  8. Warning 메세지
  9. * 동일하거나 비슷한 값(배열) 또는 특징을 가지는 변수가 같이 들어가면 에러가 발생할 수 있습니다 (Error: system is computationally singular: reciprocal condition number = 임의의 작은 값.)