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원래 회귀분석은 종속 변수의 측정 수준이 등간 변수 혹은 비율 변수 이어야 하지만, 종속 변수가 두 개의 값을 가지는 변수인 경우에는 로지스틱 회귀분석을 사용할 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 변수간의 상관관계를 측정할 수 있으나, 두 변수간의 인과관계를 해석하기에는 충분하지 않다.
사회복지의 이해: 윤찬영 저, 정민사, 2017
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종속변수가 이분형(두범주의값)의 변수인 경우로지스틱 회귀분석에서 산출한 승산비(oddsratio)로 종속변수가 발생할 가능성을 예측하게 된다.
원래 회귀분석은 종속 변수의 측정 수준이 등간 변수 혹은 비율 변수 이어야 하지만, 종속 변수가 두 개의 값을 가지는 변수인 경우에는 로지스틱 회귀분석을 사용할 수 있다.
로지스택 회귀분석에서는 예측 변수(독립변수)에 의해 종속 변수(기준 변수)값의 범주 중 그룹 1에 속할 확률과 그룹 2에 속할 확률이 어느 정도나 되는지를 예측하게 된다.
사회복지 사례관리 : 이채석 저, 어가, 2017
사회복지서비스 : 한국산업인력공단, 진한 엠앤비, 2015 |
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변수, 사회, 예측, 회귀분석, 복지, 로지, 의하다, 재범, 사용, 스틱, 집단, 모형, 정도, 속, 두, 분류, 요인, 관련, 발생, 분석 |
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