SPSS로 로지스틱 회귀 분석하기 - 효과적인 데이터 분석 방법

1. 데이터 전처리

 

 

• 변수 확인
• 결측값 처리
• 이상치 처리
• 데이터 스케일링
• 범주형 변수 인코딩

 

 

2. 로지스틱 회귀 분석 개요

 

 

• 독립변수와 종속변수를 선형 결합시키는 분석 기법인 로지스틱 회귀분석
• 로지스틱 회귀분석은 범주형 종속변수를 예측하는 데 사용
• 로지스틱 회귀분석은 선형 회귀분석과는 다르게 오즈비라는 개념 활용
• 로지스틱 회귀 모델은 최대우도 측정을 기반으로 동작하며 회귀계수를 최적화
• 로지스틱 회귀분석의 결과는 예측 확률 형태로 제공

 

 

3. SPSS를 활용한 로지스틱 회귀 분석 단계

 

 

• 1. 데이터 불러오기: 먼저 SPSS에서 분석할 데이터를 불러온다.
• 2. 분석 모델 설정: "분석" 메뉴에서 "회귀" - "로지스틱 회귀"를 선택한 후 종속변수와 독립변수를 지정한다.
• 3. 옵션 설정: 필요에 따라 로지스틱 회귀 분석에 대한 옵션을 지정한다. 일반적으로 아웃풋 옵션을 설정하면 유용하다.
• 4. 분석 실행: 설정한 옵션을 확인한 후 분석을 실행하여 결과를 얻는다.
• 5. 결과 해석: 얻은 결과를 해석하고, 통계적 유의성을 판단한다. 필요시 추가적인 분석을 진행할 수 있다.

 

 

4. 결과 해석과 해석 방향성 제시

 

 

• 결과 해석: 로지스틱 회귀 분석 결과를 살펴보면 변수 A는 p-value가 유의수준 0.05보다 작아 통계적으로 유의한 영향을 미친다고 볼 수 있습니다.
• 해석 방향성 제시: 변수 A의 오즈비(coefficient)가 1보다 크므로, 변수 A가 증가할수록 종속 변수에 영향을 미칠 확률이 높아진다는 것을 의미합니다.
• 해석 방향성 제시: 이러한 결과를 바탕으로, 변수 A의 관리 및 개선에 집중하여 종속 변수에 긍정적인 영향을 주는 방향으로 향상시키는 것이 중요합니다.