상관관계분석 VS 회귀분석 차이점

소개

상관관계분석 VS 회귀분석 차이점

목차

01 서론
- 상관관계의 역사
- 상관관계분석
- 상관관계분석 VS 회귀분석 차이점

02 본론
- 상관계수의 유의성 검증
- 여러가지 사례를 통한 상관관계 분석

03 결론
- 요약
- 한계
- 연습문제

본문내용

“네가 무슨 상관인데?” 혹은
“그래서, 그게 무슨 상관인데?” 를 연구하는 학문.
상관관계라는 통계기법은 일상생활의 여러 분야에
고루고루 사용되고 있다는 것이다.
이러한 상관관계에 대해 연구하는 기법에는
상관관계분석기법과 회귀분석기법 이 있다.
우리는 여기서 상관관계분석기법을 다루고자 한다.
상관관계 서론
상관관계?

“Correlation and the measurement chiefly from anthropometric data” 논문에서 처음 사용
골튼은 두 변수의 양적 데이터를 한 그래프에 그려서 이 데이터들을 적합시키고자 하는 창조적 과정에서 회귀와 상관개념의 직관을 최초로 얻었다_
Galton (1822~1911) & Karl Pearson (1857~1936)
상관관계 서론
역사
이 상관관계 개념을 그의 제자인 수학자 피어슨이
수학적으로 계산하여,
Pearson의 상관계수로 사용하고 있다_

<중 략>

상관분석과 회귀분석의 차이점은 무엇인가?
상관분석을 통해서는 두 변수간의 관계의 정도만을 파악
회귀분석을 통해서는 두변수간의 관계의 변수간의 정확한 관계의 정도를 파악

상관분석 : 변수간의 관계의 정도를 상관계수로 나타내고
회귀분석 : 독립변수의 종속변수에 대한 설명 정도는 R2로 표현한다.
예) 매출의 증감에 광고비가 영향을 미친다고 가정할 경우
상관계수 : 이 두 변수가 양 또는 음의 관계에 있다는 것을 알 수 있다.
하지만 광고비의 증가에 따른 매출액의 변화를 예측할 수는 없다. 이밖에 여러변수가 매출에 어떤 영향을 미치는지를 설명해주지 못한다.
회귀분석 :
종속변수(가령, 매출)에 영향을 미치는 독립변수들을 파악할 수 있게 해줌
의미있는 독립변수를 찾아낸 경우, 독립변수와 종속변수간의 관계를 제시
회귀분석을 통해 독립변수의 변화에 따른 종속변수의 변화를 예측 가능

참고자료

· 없음