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[마케팅 조사론] 상관분석과 회기분석의 차이점, 요인분석과 군집분석의 유사점과 차이점
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[상관분석과 회기분석의 차이점]
상관분석
같은 실험단위에서 관찰한 두 변수 사이에 원인과 결과의 관계가 있으면 회귀방정식을 구하여 그 인과관계를 설명하고, 한 변수의 변화에 따른 다른 변수의 변화를 예측할 수 있다. 이때 두 변수 사이의 관계가 얼마나 강한지, 또 회귀방정식이 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지를 상관분석에 의해 알 수 있다. 상관분석은 두 변수의 공분산으로부터 상관계수를 구하고 유의성을 검정한다. 상관계수는 단위가 없어 두 변수 사이에 상관 정도만을 나타낸다. 상관계수(-1≤r≤1)가 -1이나 +1에 가까울수록 상관은 강하고 0에 가까울수록 상관은 약하다. 상관분석을 하는 두 변수는 모두 독립변수이다. 따라서 두 변수 간에 인과관계가 있다면 반드시 상관이 있지만, 상관이 있다고 해서 언제나 인과관계가 성립하는 것은 아니다.
즉, 상관분석이란 연구하고자 하는 변수들 간의 관련성을 분석하기 위해 사용하는 분석방법으로서, 하나의 변수가 다른 변수와 관련성이 있는지, 있다면 어느 정도의 관련성이 있는지를 알아보기위한 분석기법이고 회귀분석이란 변수들 중 하나를 종속변수로 나머지를 독립변수로 하여 변수들 간의 상호관계의 본질을 규명하는 통계적 기법이다. 회귀분석
회귀분석이란 둘 또는 그 이상의 변수들 간의 관계를 파악함으로써 어떤 특정한 변수(종속변수)의 값을 다른 한 개 또는 그 이상의 변수(독립변수)들로부터 설명하고 예측하는 통계적 기법이다.
회귀분석이란 상관관계의 연관성과 인과모형의 인과성을 종합한 개념으로 정리할 수 있다. 또한 회귀분석은 계량적 종속변수와 하나 혹은 그 이상의 독립변수들 간의 관련성을 분석하는 데 있어 매우 강력한 분석력을 갖고 있으며, 또한 적응성이 뛰어난 특성을 가지고 있다. 회귀분석의 일반적인 형태는 1차 방정식의 함수관계로 나타난다.
회귀분석이 활용되는 사례
- 어떤 연관성을 가지고 있는 종속변수의 유의적인 변동이나 분산을 설명하기 위하여, 종속변수와 관계 있는 독립변수들 중 각각의 독립변수가 어느 정도의 설명력을 가지고 있는가를 결정할 때
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2013.03.11
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