• 10 : 상관관계분석
  • Pearson 상관관계분석
    • 개념
      • 변수의 관계에서 일반적으로 선형관계에 초점을 .
      • 분석 내용
        • (1) 선형관계를 갖는지
        • (2) 선형관계를 갖는다면 어느 방향인지
        • (3) 관계는 얼마나 큰지 분석함.

 

  • 변수가 서로 선형관계를 가질 선형상관관계가 있다고 하며, 줄여서 상관관계가 있다고 .
  • 상관관계의 크기를 나타내는 값은 상관계수(correlation coefficient)이며, 상관계수는 -1부터 +1까지 값을 갖음.

  • 상관관계의 종류와 자료
    • Pearson 상관계수
      • 가장 보편적
      • 보통 상관계수라고 의미하는 .
      • Spearman 서열상관관계
      • Kendall's tau
      • Point-biserial r
      • Phi-coefficient

 

  • 종류

    척도

    의미

    Pearson 상관관계

    간격/비율 - 간격/비율

    변수가 각각 간격척도 혹은 비율척도로 측정된 경우 상관관계의 크기. 변수들이 정규분포를 따른다는 가정하에 적용하는 상관계수.

    Spearman 서열상관관계

    서열 - 서열

      • 변수를 구성하는 데이터가 정규분포를 따르지 않거나, 서열척도로 측정된 경우 이용
      • Pearson 상관계수의 비모수 버전.

    Kendall's tau

    서열 - 서열

      • 변수를 구성하는 데이터가 정규분포를 따르지 않거나, 서열척도로 측정된 경우 이용
      • Pearson 상관계수의 비모수 버전.

    Point-biserial r

    간격/비율 - 명목(2분화 변수)

     

    Phi-coefficient

    명목(2분화 변수) - 명목(2분화 변수)

     

 

  • 가정
    • Pearson 상관관계분석 : 변수들의 쌍은 이변량 정규분포(Bivariate normal distribution) 따른다는 가정.

 

  • Spearman 상관관계분석
    • 개념 : 서열척도로 측정한 자료에서 사용
    • 자료 : 이상의 대상에 대한 서열이 같은 경우 가운데 서열을 부여
    • 가정 : 변수의 정규분포 가정 불필요

 

  • 편상관관계 분석
    • 앞의 상관관계분석은 변수들 간의 상관관계를 보는 것이었음.
    • 그런데 어떤 변수가 다른 3 변수와 상관관계가 높으면 변수의 상관관계는 순수한 상관관계보다 높게 나타날 있다. 순수한 상관관계를 알기 위해서는 3 변수를 통제해야 한다.
    • 편상관관계(partial correlation) 분석은 3 변수를 통제한 상태에서 관심을 갖는 변수의 상관관계를 분석하는 것이다.
      • ) 여름의 더운 콘도 앞에 출몰한 개미숫자와 콘도 앞을 지난 승용차 수는 양의 상관관계를 갖는다. 하지만 개미가 승용차에 붙어서 것이 아니라, 여름날 개미는 날씨가 더울수록 많이 나타나는 것이다. 온도를 통제변수로 설정해야 한다.
    • SPSS 옵션
      • 평균과 표준편차 : 변수에 대해 평균, 표준편차, 비결측 케이스 등을 나타냄.
      • 0 상관 : 0 상관은 통제변수가 없는 경우의 상관계수를 나타냄.


표본의 수가 30개 이하인 경우는 종속변수가 연속변수이더라도 비모수적인 방법을 선택할 수 있다.

(http://wwww.cbgstat.com/v2/method_Mann_Whitney_U_test/Mann_Whitney_U_test.php)



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