SPSS 통계 이용방법 가이드: 12일차 - 중다 대응 분석 (Multiple Correspondence Analysis, MCA)

SPSS 통계 이용방법 가이드: 12일차 - 중다 대응 분석 (Multiple Correspondence Analysis, MCA)

**중다 대응 분석(Multiple Correspondence Analysis, MCA)**은 명목형 변수(범주형 데이터) 간의 관계를 시각적으로 파악하고 데이터의 패턴을 도출하는 통계 기법입니다. 특히 설문 조사나 사회 과학 데이터 분석에서 변수가 서로 어떤 관계를 가지는지 직관적으로 이해하는 데 유용합니다.

오늘은 SPSS를 활용해 중다 대응 분석을 실행하고, 결과를 해석하는 방법을 알아보겠습니다.

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1. 중다 대응 분석이란?

중다 대응 분석의 특징:

• 명목형 또는 범주형 변수를 분석.
• 변수 간의 연관성을 시각적으로 표현(이차원 그래프).
• 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)의 명목형 데이터 버전.

활용 사례:

1. 설문 조사: 고객의 성별, 선호도, 구매 채널 간의 관계 파악.
2. 교육: 학생의 학년, 성별, 전공에 따른 학습 태도 분석.
3. 마케팅: 연령, 소득 수준, 상품 선호도 간의 관계 도출.

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2. SPSS에서 중다 대응 분석 실행하기

실습: 설문 조사 데이터를 분석

고객 데이터를 활용해 성별(Gender), 선호 브랜드(Brand), 구매 채널(Channel) 간의 관계를 분석해보겠습니다.

1. 데이터 준비:
   • 변수:
     • Gender (남성, 여성)
     • Brand (A, B, C)
     • Channel (온라인, 오프라인)
2. 중다 대응 분석 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > Dimension Reduction > Correspondence Analysis를 클릭합니다.
3. 변수 설정:
   • "Row"에 주요 분석 변수(예: Gender)를 추가합니다.
   • "Column"에 다른 범주형 변수들(예: Brand, Channel)을 추가합니다.
4. 옵션 설정:
   • "Model" 탭에서 분석 차원(Dimensions)을 설정합니다(기본값: 2차원).
   • "Plots" 탭에서 Row and Column Points를 선택해 이차원 그래프를 생성합니다.
5. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 중다 대응 분석 결과와 그래프가 출력됩니다.

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3. 중다 대응 분석 결과 해석하기

A. 요약 표(Summary Table):

• Inertia: 변수 간의 분산을 나타내며, 높은 값일수록 변수가 잘 설명됨을 의미.
• Eigenvalue: 각 차원이 설명하는 데이터 변동의 비율.
  • 예: 1차원(45%), 2차원(35%) → 두 차원이 데이터의 80%를 설명.

B. 그래프(Row and Column Points):

• 이차원 공간에 변수의 범주(예: 남성, 여성, A, B, 온라인 등)가 점으로 표시됩니다.
• 점들이 가까울수록 변수 간의 연관성이 높음을 의미.
  • 예: "남성"과 "Brand A"가 가까이 위치하면 남성이 Brand A를 선호한다는 의미.

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4. 결과를 시각적으로 이해하기

이차원 그래프의 해석 팁:

1. 축의 방향:
   • 1차원(x축)과 2차원(y축)이 각각 데이터를 설명하는 주요 요인을 나타냅니다.
   • 각 축이 의미하는 바를 데이터 특성과 함께 해석하세요.
2. 점들의 거리:
   • 가까운 점: 변수 간의 연관성이 강함.
   • 먼 점: 변수 간의 연관성이 약함.
3. 클러스터:
   • 특정 범주들이 모여 있으면 동일한 특성을 공유하고 있을 가능성이 높습니다.

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5. SPSS 중다 대응 분석 활용 사례

1) 마케팅 사례:

• 고객의 연령대(20대, 30대, 40대), 구매 채널(온라인, 오프라인), 선호 상품(패션, 전자제품) 간의 관계를 분석해 타겟 마케팅 전략 수립.

2) 설문 조사 사례:

• 학생의 성별, 전공, 학습 도구 선호도(책, 온라인 강의) 간의 연관성을 분석해 맞춤형 학습 자료 제공.

3) 사회 조사 사례:

• 지역, 정치 성향, 투표 참여율 간의 관계를 분석해 지역별 정책 방향 설정.

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6. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 중다 대응 분석을 실행하고, 명목형 변수 간의 관계를 시각적으로 파악하세요.
2. 그래프를 통해 변수 간의 연관성과 패턴을 해석해보세요.
3. 분석 결과를 활용해 데이터를 요약하고 의사결정에 반영하세요.

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7. 마무리

중다 대응 분석은 명목형 데이터 간의 숨겨진 관계를 시각화하고, 데이터의 패턴을 직관적으로 이해할 수 있게 돕는 강력한 도구입니다. 오늘 배운 내용을 바탕으로 데이터를 효과적으로 해석해보세요. 다음 13일차에서는 **반복 측정 분산 분석(Repeated Measures ANOVA)**을 다룰 예정입니다.

질문이나 어려운 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.