정_124_1_2. 통계학 척도, 다중회귀분석, 로지스틱회귀분석

2. 통계학의 4가지 척도를 구분하고, 이 관점에서 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)과 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis) 비교

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1. 통계학의 4가지 척도

구분	척도	설명
질적자료 (분류, 이산형, 범주형)	명목척도	대상의 특성을 구분하는 목적으로 사용 (예: 전화번호, 등번호, 성별, 혈액형, 주소 등)
	순서(서열)척도	대상의 특성에 대한 상대적인 위치를 나타내며, 측정값들의 차이에 의미를 부여할 수 없음 (예: 계급, 순위, 등급 등)
양적자료 (수량, 연속형, 수치형)	구간(등간)척도	측정값들의 차이에 의미를 부여할 수 있으나 0이 어떠한 의미를 가지고 있지는 않음 (예: 온도, 지능지수 등)
	비율척도	0을 기준으로 하는 절대적 척도로, 측정값들의 비율에 의미를 부여할 수 있음 (예: 절대온도, 금액, 몸무게, 키 등)

- 통계학에서 척도란 어떠한 특성을 갖는 측정대상의 상대적 또는 절대적인 위치를 표현하기 위한 체계를 의미함

2. 척도 관점에서 다중회귀분석과 로지스틱회귀분석 비교

가. 통계학 관점에서 회귀분석 분류

회귀분석 분류(연구조사방법론, 이훈영)

- 회귀분석은 독립변수의 수와 척도, 그리고 독립변수와 종속변수 간의 관계에 따라 분류

나. 척도 관점에서 다중회귀분석과 로지스틱회귀분석 비교

	다중회귀분석	로지스틱회귀분석
개념	독립변수가 두 개 이상인 회귀분석	독립변수의 선형 결합을 이용하는 회귀분석
변수	- 독립변수: 연속형 - 종속변수: 연속형	- 독립변수: 연속형 - 종속변수: 범주형
특징	다중공선성	오즈, 로짓 변환

- 독립변수가 명목/서열척도인 경우 독립변수를 0과 1의 값만 갖는 이항변수형태의 더미변수로 변환하여 분석