 상관관계분석

(1)

커뮤니케이션 측정과 통계 분석

10주차 : SPSS 통계분석 2

강사 : 이정기

(2)

: 상관계수는 변인간 관계의 정도와 방향을 하나의 수치로 요약해 주는 지수임, r로 표기함 변인 간의 관계의 정도는 0과 1사이의 절대값으로 나타남, 상관계수는 -1~0, 0~1 사이의 값 0에 가까울수록 상관관계는 낮고, 1에 가까울수록 상관관계는 높음

: 0은 상관관계가 전혀 없는 것, 1은 완전 상관(절대 상관) 보통 0.6 이상이면, 높은 상관관계

0.4~0.6이면 중간 상관관계

0.4 미만이면 낮은 상관관계로 봄

(4)

상관관계 분석

 변인 관계의 방향성은 + -로 표현하게 됨

: 한 변인이 증가시 다른 변인도 증가하는 경우 + : 한 변인이 증가시 다른 변인이 감소하는 경우 –

즉, +는 정적 상관관계, -는 부적 상관관계

 해석

1) 자살의도와 충동성의 상관관계 r=.70, p<.01 이다 2) 자살의도와 충동성의 상관관계 r=-.70, p>.05이다 3) 신문 이용량과 SNS 이용량의 상관관계 r=-.30, p<.05 4) 신문 이용량과 SNS 이용량의 상관관계 r=.30, p>.05

 주의

상관관계는 인과관계가 아님, 따라서 종속변인, 독립변인 간의 구분이 필요하지 않음

 연구문제의 표현

A와 B의 관계는 어떠한가? A와 B는 어떠한 상관관계를 가지는가?

(5)

상관관계 분석

 SPSS Analyze – Correlate – Bivariate – variables에 검증하고자 하는 변인 투입(2개 이상)-OK

연구문제. 스마트폰 이용량과 중독 점수에는 어떠한 상관관계가 있는가?

영가설. 스마트폰 이용량과 중독 사이에는 상관관계가 없을 것이다.

연구가설. 스마트폰 이용량과 중독 사이에는 상관관계가 있을 것이다.

해석 : 스마트폰 이용량과 중독사이의 상관계수 r=.165로 나타났고, p<.01로 나타나 영가설은 기각, 연구가설이 지지되었다. 즉 스마트폰 이용량과 중독 사이에는 약한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. Correlations

이용량 중독점수

이용량 Pearson Correlation 1 .165^**

Sig. (2-tailed) .000

N 1284 1278

중독점수 Pearson Correlation .165^** 1

Sig. (2-tailed) .000

N 1278 1310

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

(6)

회귀분석

 회귀분석(Regression Analysis)

정의 : 등간척도 또는 비율척도로 측정된 하나 내지 둘 이상의 독립변인이 등간척도 또는 비율척도로 측정된 하나의 종속변인에 미치는 영향력을 분석하는 통계기법

즉, 상관관계는 변인간 상호관계의 분석, 회귀분석은 변인간 영향 관계의 분석 종류 : 단순 회귀분석, 다중 회귀분석, 위계적 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 등

1) 단순 회귀분석 : 한 개의 독립변인이 한 개의 종속변인에 미치는 영향 분석 2) 다중 회귀분석 : 둘 이상의 독립변인이 한 개의 종속변인에 미치는 영향 분석

3) 위계적 회귀분석 : 여러 개의 독립변인을 속성별로 구분하고, 전 속성이 통제되었을 때 순수한 후속 변인의 설명력을 확인하기 위한 분석 기법

4) 로지스틱 회귀분석 : 종속변인이 연속 변인이 아닐 때 활용

예) 정치심리 변인이 투표 유무(1: 투표함, 2: 투표 안함)에 미치는 영향 연구문제의 표현 : A는 B에 어떠한 영향을 미치는가?

연구가설의 표현 : A는 B에 정적 영향을 미치는가?

(7)

회귀분석

 회귀분석(Regression Analysis)

회귀분석 공식 : y = a(상수) +bx(독립변인 1) + cx(독립변인 2) + e(오차) 회귀분석시 팁 :

1) R² = 설명력, 독립변인이 종속변인을 설명하는 크기, 1이면 100%를 설명하는 것 예) R² =.38, R² =-.38, R² =1

2) 베타값 (β) = 회귀계수, 회귀분석의 개별 독립변인이 종속변인에 미치는 영향력

1에 가까울수록 설명력이 크다. 독립변인 중 베타값이 큰 것이 설명력이 큰 것

분석 SPSS Analyze-Regression-Lenear-Independent에 독립변인 투입(1개 이상)-Dependent에 종속변인 투입(1개)-Method에 Enter/Stepwise 선택(일반적으로 진입 방식 선택)-OK

1) Enter: 진입방식 : 모든 변인을 한 번에 넣어 회귀분석을 하는 방법

2) Stepwise : 단계방식 : 통계적 유의도가 낮은 독립변인은 제거하고 회귀식을 얻는 방식 : 각각의 단계마다 변수들을 유의도에 따라 진입과 탈락을 지정하는 방식

(8)

단순 회귀분석

 연구문제. 스마트폰 사용기간은 스마트폰 중독에 어떠한 영향을 미치는가?

연구가설. 스마트폰 사용기간은 스마트폰 중독에 정적인 영향을 미칠 것이다.

해석 : 스마트폰 사용기간이 중독에 미치는 영향을 확인하기 위한 단순회귀분석을 수행했다. 그 결과 이 모델의 F값은 35.571이고, 유의도는 .000으로 통계적으로 유의한 모델이라는 점을 확인했다. 스마트폰 사용기간은 중독에 유의미한 영향을 미쳤다 (β=.17, p<.001). 스마트폰 사용기간은 중독의 2.7%를 설명했다.

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .165^a .027 .026 14.18770

a. Predictors: (Constant), 사용기간

(9)

단순 회귀분석

 영가설 : 스마트폰 사용기간은 스마트폰 중독에 영향을 미치지 않을 것이다.

 연구가설 : 스마트폰 사용기간은 스마트폰 중독에 영향을 미칠 것이다.

 검증에 따른 회귀식 :

스마트폰 중독 = 41.019 + 0.165(사용기간) + e

(10)

다중 회귀분석

 다중 회귀분석(Enter 방식)의 예

연구문제. 스마트폰 이용동기는 스마트폰 중독에 어떠한 영향을 미치는가?

해석 : 스마트폰 이용동기가 중독에 미치는 영향을 확인하기 위해 Enter 방식의 다중회귀분석을 수행했다. 그 결과 회귀모델의 F값은 202.667이고, p<.001보다 작아 유의미한 모델인 것으로

확인되었다. 한편, 과시동기 (β=.40, p<.001), 오락동기 (β=.35, p<.001)의 순으로 중독에 영향을 미쳤고, 정보성 동기는 중독에 영향을 미치지 않았다. 설명량은 32%였다.

Model Summary

Std. Error of the Estimate

1 .566^a .320 .318 11.91797

a. Predictors: (Constant), 과시동기, 오락동기, 정보성동기

ANOVA^b

Model

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

1 Regression 86359.505 3 28786.502 202.667 .000^a Residual 183513.217 1292 142.038

Total 269872.721 1295

Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 15.381 1.454 10.577 .000

정보성동기 -.588 .403 -.037 -1.461 .144

오락동기 5.867 .421 .350 13.931 .000

(11)

다중 회귀분석

 영가설 : 스마트폰 이용동기는 스마트폰 중독에 영향을 미치지 않을 것이다.

 연구가설 : 스마트폰 이용동기는 스마트폰 중독에 영향을 미칠 것이다.

 검증에 따른 회귀식 :

스마트폰 중독 = 15.381 + 0.35(오락동기) +0.386(과시동기) + e

(12)

위계적 회귀분석

 위계적 회귀분석(Enter 방식)의 예

연구문제. 스마트폰 이용량, 과시 동기는 스마트폰 중독에 어떠한 영향을 미치는가?

해석 : 스마트폰 이용량, 과시 동기가 중독에 미치는 영향을 확인하기 위해 Enter 방식의 위계적 회귀분석을 수행했다. 1단계에는 이용량, 2단계에는 과시 동기를 투입했다. 그 결과 1단계, 2단계 모델 모두 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 1단계에 투입된 사용기간

(β=.16, p<.001)은 중독에 정적인 영향을 미쳤고, 설명량은 2.7%였다. 2단계에 투입된 과시 동기 (β=.44, p<.001)는 중독에 정적인 영향을 미쳤다. 과시 동기는 중독에 19.3%의 추가적 설명력을 나타냈다.

(13)

위계적 회귀분석

 위계적 회귀분석(Enter 방식)의 예

연구문제. 스마트폰 이용량, 과시 동기는 스마트폰 중독에 어떠한 영향을 미치는가?

Model Summary

Std. Error of the Estimate

1 .164^a .027 .026 14.19543

2 .470^b .220 .219 12.70980

b. Predictors: (Constant), 사용기간, 과시동기

ANOVA^c

Model

Sum of

Squares df

Mean

1 Regression 7076.145 1 7076.145 35.116 .000^a

Residual 256522.683 1273 201.510

Total 263598.828 1274

2 Regression 58121.085 2 29060.543 179.898 .000^b Residual 205477.743 1272 161.539

Total 263598.828 1274

Coefficients^a

Model

t Sig.

1 (Constant) 41.012 .705 58.182 .000

사용기간 .117 .020 .164 5.926 .000

2 (Constant) 28.733 .936 30.709 .000

사용기간 .082 .018 .114 4.580 .000

과시동기 7.368 .414 .443 17.776 .000

a. Dependent Variable: 중독점수

(14)

위계적 회귀분석

 위계적 회귀분석(Enter 방식)의 예 : 가정 1

Model Summary

1 .164^a .027 .026 14.19543

2 .470^b .220 .219 12.70980

ANOVA^c

Model

Sum of

Squares df

Mean

1 Regression 7076.145 1 7076.145 35.116 .000^a

Residual 256522.683 1273 201.510

Total 263598.828 1274

Coefficients^a

Model

t Sig.

1 (Constant) 41.012 .705 58.182 .000

사용기간 .117 .020 .164 5.926 .000

2 (Constant) 28.733 .936 30.709 .000

사용기간 .082 .018 .114 4.580 .100

과시동기 7.368 .414 .443 17.776 .000

(15)

위계적 회귀분석

 위계적 회귀분석(Enter 방식)의 예 : 가정 2

Model Summary

1 .164^a .027 .026 14.19543

2 .470^b .220 .219 12.70980

ANOVA^c

Model

Sum of

Squares df

Mean

1 Regression 7076.145 1 7076.145 35.116 .100^a

Residual 256522.683 1273 201.510

Total 263598.828 1274

Coefficients^a

Model

t Sig.

1 (Constant) 41.012 .705 58.182 .000

사용기간 .117 .020 .164 5.926 .000

2 (Constant) 28.733 .936 30.709 .000

사용기간 .082 .018 .114 4.580 .100

과시동기 7.368 .414 .443 17.776 .000

a. Dependent Variable: 중독점수

(16)

복습

 상관관계 분석과 회귀분석의 차이점은?

 T검증, ANOVA와 상관관계 분석, 회귀분석의 차이점은?

 단순, 다중, 위계적 회귀분석의 정의, 차이점은?

 상관관계분석

커뮤니케이션 측정과 통계 분석

10주차 : SPSS 통계분석 2

강사 : 이정기

Contents

 상관관계분석

 회귀분석

상관관계 분석

상관관계 분석

상관관계 분석

회귀분석

회귀분석

단순 회귀분석

단순 회귀분석

다중 회귀분석

다중 회귀분석

위계적 회귀분석

위계적 회귀분석

위계적 회귀분석

위계적 회귀분석

복습