SPSS 통계 이용방법 가이드: 24일차 - 다변량 통계 분석 (Multivariate Analysis)

SPSS 통계 이용방법 가이드: 24일차 - 다변량 통계 분석 (Multivariate Analysis)

**다변량 통계 분석(Multivariate Analysis)**은 여러 변수들이 서로 어떻게 관련되어 있는지, 그리고 이 관계가 결과 변수에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 통계 기법입니다. 오늘은 SPSS에서 다변량 통계 기법 중 MANOVA(다변량 분산 분석), 정준 상관 분석(Canonical Correlation Analysis), 그리고 다변량 회귀 분석을 실행하고 해석하는 방법을 배워보겠습니다.

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1. 다변량 통계 분석이란?

특징:

• 두 개 이상의 종속 변수와 독립 변수를 동시에 분석.
• 변수 간의 상관관계와 변수들이 종속 변수에 미치는 영향 파악.
• 단일 분석보다 데이터의 복잡한 구조를 더 잘 이해할 수 있음.

활용 사례:

1. 교육: 학습 방법이 성적(국어, 수학, 과학)에 미치는 영향을 분석.
2. 마케팅: 광고 유형이 브랜드 이미지와 고객 만족에 미치는 영향.
3. 의료: 치료 방법이 여러 건강 지표(혈압, 체질량지수, 혈당)에 미치는 효과.

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2. 다변량 통계 분석 기법

A. 다변량 분산 분석 (MANOVA)

MANOVA는 여러 종속 변수가 독립 변수에 의해 동시에 영향을 받는지 분석합니다.

실습: 학습 방법(A, B, C)이 국어, 수학, 과학 성적에 미치는 영향을 분석.

1. 데이터 준비:
   • 종속 변수: 국어 점수(Korean), 수학 점수(Math), 과학 점수(Science).
   • 독립 변수: 학습 방법(Learning_Method).
2. MANOVA 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > General Linear Model > Multivariate를 클릭합니다.
   • 종속 변수(Korean, Math, Science)를 선택하고, 독립 변수(Learning_Method)를 고정 요인(Fixed Factor)으로 설정합니다.
3. 옵션 설정:
   • Options 버튼에서 Estimates of Effect Size를 선택합니다.
   • Plots 버튼을 클릭하여 그룹 간 평균 차이를 시각화할 그래프를 설정합니다.
4. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 출력 창에 MANOVA 결과가 표시됩니다.

결과 해석:

• Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace:
  • 이 지표들이 독립 변수가 종속 변수 집합에 미치는 영향을 평가.
  • p < 0.05: 독립 변수가 종속 변수에 유의미한 영향을 미침.
• 종속 변수별 효과:
  • 각 종속 변수에 대해 독립 변수의 효과를 확인합니다.

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B. 정준 상관 분석 (Canonical Correlation Analysis)

정준 상관 분석은 두 집합의 변수 간 관계를 분석합니다.

실습: 고객의 연령, 소득(A 집합)이 구매 빈도와 고객 만족도(B 집합)에 어떤 상관이 있는지 분석.

1. 데이터 준비:
   • 집합 A(독립 변수): Age, Income.
   • 집합 B(종속 변수): Purchase_Frequency, Customer_Satisfaction.
2. 정준 상관 분석 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > General Linear Model > Multivariate를 클릭합니다.
   • 독립 변수와 종속 변수를 각각 그룹화하여 설정합니다.
3. 결과 확인:
   • 정준 상관 계수(Canonical Correlation Coefficient)를 통해 두 집합 간의 관계 강도를 확인합니다.

결과 해석:

• Canonical Correlation Coefficient:
  • 두 집합 간의 상관관계를 나타냄. 값이 클수록 관계가 강함.
• Wilks' Lambda:
  • p-값이 0.05 미만일 경우 두 집합 간 관계가 통계적으로 유의미함.

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C. 다변량 회귀 분석

다변량 회귀 분석은 여러 종속 변수를 한 번에 예측하는 분석입니다.

실습: 광고비, 상품 가격이 매출과 고객 만족도에 미치는 영향을 분석.

1. 데이터 준비:
   • 독립 변수: 광고비(Ad_Spend), 상품 가격(Product_Price).
   • 종속 변수: 매출(Sales), 고객 만족도(Customer_Satisfaction).
2. 다변량 회귀 분석 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > General Linear Model > Multivariate를 클릭합니다.
   • 독립 변수(Ad_Spend, Product_Price)와 종속 변수(Sales, Customer_Satisfaction)를 설정합니다.
3. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 다변량 회귀 분석 결과가 출력됩니다.

결과 해석:

• 각 독립 변수가 각 종속 변수에 미치는 영향을 확인합니다.
• Effect Size: 변수의 상대적 중요도를 평가합니다.

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3. 다변량 분석 결과 시각화

A. 종속 변수별 평균 차이 시각화:

• Graphs > Chart Builder를 클릭하고 Bar Chart를 선택합니다.
• 독립 변수를 x축에 설정하고, 종속 변수들을 그룹화하여 표시합니다.

B. 상관관계 시각화:

• SPSS에서 정준 상관 분석 결과를 산점도로 표현합니다.
• Graphs > Scatter/Dot을 선택하여 각 변수 집합 간 관계를 확인합니다.

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4. 다변량 통계 분석 활용 사례

1) 교육:

• 목표: 학습 방법이 여러 과목 성적에 미치는 영향을 파악.
• 활용: 효과적인 학습 전략 설계.

2) 마케팅:

• 목표: 광고비와 상품 가격이 매출 및 고객 만족도에 미치는 영향 분석.
• 활용: 마케팅 예산 최적화 및 가격 정책 수립.

3) 의료:

• 목표: 약물 치료가 여러 건강 지표에 미치는 효과 분석.
• 활용: 치료 효과를 평가하고 최적의 치료 방법 설계.

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5. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 MANOVA를 실행하고, 독립 변수가 여러 종속 변수에 미치는 영향을 분석하세요.
2. 정준 상관 분석을 통해 두 변수 집합 간의 관계를 파악하세요.
3. 다변량 회귀 분석으로 여러 종속 변수를 동시에 예측해보세요.

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6. 마무리

다변량 통계 분석은 복잡한 데이터 구조를 다루고, 여러 변수 간의 관계를 심층적으로 이해하는 데 필수적인 도구입니다. 오늘 배운 기법들을 활용하여 데이터를 분석하고, 유의미한 인사이트를 도출해 보세요. 다음 25일차에서는 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 고급 기법을 다룰 예정입니다.

궁금한 점이나 도움이 필요하다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.