SPSS 통계 이용방법 가이드: 15일차 - 판별 분석 (Discriminant Analysis)

SPSS 통계 이용방법 가이드: 15일차 - 판별 분석 (Discriminant Analysis)

**판별 분석(Discriminant Analysis)**은 관찰된 데이터를 바탕으로 그룹(또는 범주)을 분류하거나, 어떤 변수들이 그룹을 구분하는 데 중요한지를 분석하는 데 사용됩니다. 이 기법은 범주형 종속 변수와 연속형 독립 변수를 다룰 때 매우 유용합니다.

오늘은 SPSS를 활용해 판별 분석을 실행하고, 결과를 해석하는 방법을 배워보겠습니다.

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1. 판별 분석이란?

판별 분석의 특징:

• 목적:
  • 데이터를 특정 그룹으로 분류.
  • 독립 변수들이 그룹 구분에 얼마나 기여하는지 확인.
• 종속 변수: 범주형 데이터 (예: 합격/불합격, 남성/여성).
• 독립 변수: 연속형 데이터 (예: 점수, 나이, 소득 등).

활용 사례:

1. 교육: 학생들의 시험 점수로 합격 여부 예측.
2. 마케팅: 고객의 구매 데이터를 기반으로 고객 그룹 분류.
3. 의료: 환자의 검사 데이터를 활용해 질병 진단.

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2. SPSS에서 판별 분석 실행하기

실습: 학생 합격 여부 예측

학생들의 점수 데이터를 활용해 합격 여부(합격=1, 불합격=0)를 예측하는 판별 분석을 실행해보겠습니다.

1. 데이터 준비:
   • 종속 변수: Status (합격 여부: 1=합격, 0=불합격)
   • 독립 변수: Math_Score, English_Score, Science_Score
2. 판별 분석 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > Classify > Discriminant를 클릭합니다.
3. 변수 설정:
   • 종속 변수(Status)를 "Grouping Variable"로 추가하고, 그룹 정의(1, 0)를 설정합니다.
   • 독립 변수(Math_Score, English_Score, Science_Score)를 "Independents"에 추가합니다.
4. 분석 옵션 설정:
   • "Statistics" 버튼을 클릭해 Wilks' Lambda와 Classification Results를 선택합니다.
   • "Save" 버튼을 클릭하면 판별 점수(Discriminant Scores)를 저장할 수 있습니다.
5. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 판별 분석 결과가 출력됩니다.

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3. 결과 해석하기

A. Eigenvalues and Canonical Correlation:

• Eigenvalue: 판별 함수의 분산을 나타냅니다. 값이 클수록 판별력이 높습니다.
• Canonical Correlation: 독립 변수와 종속 변수 간의 상관관계를 나타냅니다(값이 1에 가까울수록 강한 상관).

B. Wilks' Lambda:

• 독립 변수들이 그룹 구분에 얼마나 기여하는지 나타냅니다.
  • p < 0.05: 독립 변수들이 종속 변수에 유의미한 영향을 미침.

C. Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients:

• 독립 변수들이 판별 함수에 얼마나 기여하는지를 나타냅니다.
  • 값이 클수록 해당 독립 변수가 그룹 구분에 더 중요한 역할을 함.

D. Classification Results:

• 관측값이 올바르게 분류된 비율을 나타냅니다.
  • 정확도(Percent Correct): 예측된 그룹과 실제 그룹이 얼마나 일치하는지 확인.
  • 높은 정확도는 모델의 분류 능력이 우수함을 의미합니다.

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4. 결과를 시각화하기

판별 점수 플롯 그리기:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Scatter/Dot Plot을 선택하고, 판별 점수(Discriminant Scores)를 x축과 y축에 설정합니다.
3. 그룹 변수(Status)를 색상으로 구분하여 그룹 간 차이를 시각적으로 표현합니다.

그래프 해석:

• 그룹별로 점들이 얼마나 구분되는지를 확인합니다.
• 점들이 명확히 구분될수록 판별 함수가 잘 작동하고 있음을 의미합니다.

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5. 판별 분석 결과 활용하기

활용 사례:

1. 교육: 학생 데이터를 기반으로 시험 합격 여부를 예측하여 추가 학습 지원 제공.
2. 마케팅: 고객 데이터를 활용해 VIP 고객과 일반 고객을 분류하고, 맞춤형 마케팅 전략 수립.
3. 의료: 환자의 검사 결과를 바탕으로 질병 진단 및 치료 계획 수립.

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6. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 판별 분석을 실행하여 데이터의 그룹 분류를 수행하세요.
2. Wilks' Lambda와 Classification Results를 기반으로 모델의 유의성과 정확도를 평가하세요.
3. 판별 점수를 시각화하여 그룹 간 차이를 이해하세요.

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7. 마무리

판별 분석은 데이터를 기반으로 그룹을 분류하고, 변수 간의 관계를 이해하는 데 강력한 도구입니다. 오늘 배운 내용을 활용해 데이터를 분석하고, 의사결정에 적용해보세요. 다음 16일차에서는 **다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS)**을 다룰 예정입니다.

질문이나 어려운 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.