SPSS 통계 이용방법 가이드: 25일차 - 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 고급 기법

SPSS 통계 이용방법 가이드: 25일차 - 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 고급 기법

**데이터 전처리(Data Preprocessing)**는 분석 전에 데이터를 정리하고 변환하는 과정으로, 정확한 분석 결과를 얻기 위해 필수적인 단계입니다. 오늘은 SPSS에서 데이터 전처리의 고급 기법을 다루며, 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환 및 스케일링 등 심화된 방법을 배워보겠습니다.

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1. 데이터 전처리란?

전처리의 중요성:

• 분석 전에 데이터의 품질을 높여 신뢰성 있는 결과 도출.
• 결측치나 이상치와 같은 데이터 문제를 해결.
• 변수 간의 스케일 차이를 줄여 분석 모델의 성능 향상.

활용 사례:

1. 결측치 처리: 설문 응답 데이터에서 누락된 항목을 처리.
2. 이상치 제거: 실험 데이터에서 측정 오류로 인해 발생한 극단값 제거.
3. 스케일링: 변수 단위 차이를 보정하여 모델 성능 개선.

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2. SPSS에서 결측치 처리

A. 결측치 확인:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies를 클릭합니다.
2. 분석할 변수들을 추가한 뒤, Missing Values를 선택합니다.
3. 결측치 개수와 비율을 확인합니다.

B. 결측치 처리 방법:

1. 삭제:
   • 메뉴에서 Data > Select Cases를 클릭합니다.
   • 결측치가 있는 행을 제외하는 조건을 설정합니다.
   • 적합한 경우: 결측치가 소수일 때.
2. 대체:
   • 메뉴에서 Transform > Replace Missing Values를 클릭합니다.
   • 평균, 중앙값, 또는 선형 회귀를 사용해 결측치를 대체합니다.
   • 적합한 경우: 결측치가 많지 않고 데이터가 정규 분포를 따를 때.

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3. SPSS에서 이상치 탐지 및 처리

A. 이상치 확인:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Explore를 클릭합니다.
2. 변수들을 추가하고 Plots 탭에서 Boxplot을 선택합니다.
3. 결과 창에서 극단값(Outlier)을 확인합니다.

B. 이상치 처리 방법:

1. 삭제:
   • 이상치가 데이터의 특성을 왜곡한다고 판단될 경우 해당 값을 삭제합니다.
   • 메뉴에서 Data > Select Cases를 사용해 조건을 설정합니다.
2. 변환:
   • 이상치를 평균값 또는 중앙값으로 대체합니다.
   • Winsorization: 극단값을 상위 또는 하위 1% 값으로 대체.
3. 변수 변환:
   • 로그(Log), 제곱근(Square Root) 등을 적용하여 이상치의 영향을 줄입니다.

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4. SPSS에서 데이터 변환 및 스케일링

A. 데이터 변환:

1. 로그 변환(Log Transformation):
   • 메뉴에서 Transform > Compute Variable을 클릭합니다.
   • 새 변수 이름을 지정한 뒤 LN(Variable)을 입력합니다.
   • 적합한 경우: 데이터가 심하게 비대칭적일 때.
2. 표준화(Standardization):
   • 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives를 클릭합니다.
   • Save standardized values as variables를 선택하여 Z-점수로 변환합니다.
   • 적합한 경우: 변수 간 단위 차이를 보정할 때.
3. 정규화(Normalization):
   • 값들을 0~1 사이로 변환.
   • SPSS에서 Transform > Compute Variable을 사용하여 아래 수식을 적용: Normalized Value=X−Min(X)Max(X)−Min(X)\text{Normalized Value} = \frac{X - \text{Min}(X)}{\text{Max}(X) - \text{Min}(X)}

B. 스케일링의 필요성:

• 스케일 차이가 있는 데이터를 사용해 회귀 분석, 군집 분석 등 수행 시 결과가 왜곡될 가능성 감소.

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5. 데이터 전처리 결과 검증

결과 검증 체크리스트:

1. 결측치 처리 후, 데이터 크기와 분포에 변화가 없는지 확인.
2. 이상치 제거 후, 데이터의 평균과 분산이 급격히 변하지 않았는지 확인.
3. 변환 및 스케일링 후, 변수 간 상관관계가 유지되는지 검토.

검증 방법:

1. 히스토그램: 데이터의 분포를 시각적으로 확인합니다(Graphs > Chart Builder).
2. 기술 통계: 전처리 전후의 평균, 중앙값, 분산을 비교합니다(Analyze > Descriptive Statistics).

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6. 데이터 전처리 활용 사례

1) 마케팅:

• 설문 응답 데이터의 결측치를 평균값으로 대체한 뒤, 고객 세분화 분석에 활용.

2) 의료:

• 환자 데이터에서 이상치를 제거한 뒤, 혈압과 혈당 간의 관계를 분석.

3) 금융:

• 투자 데이터를 표준화하여 주식 수익률 예측 모델을 개선.

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7. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 결측치와 이상치를 탐지하고 적절히 처리하세요.
2. 데이터 변환(Log, Square Root 등)과 스케일링(Standardization, Normalization)을 적용해보세요.
3. 전처리 결과를 검증하여 데이터가 분석에 적합한 상태인지 확인하세요.

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8. 마무리

데이터 전처리는 성공적인 데이터 분석의 핵심 단계입니다. 정확하고 신뢰성 있는 결과를 도출하기 위해 오늘 배운 전처리 기법을 숙지하고 실습해보세요. 다음 26일차에서는 **고급 데이터 시각화(Advanced Data Visualization)**를 다룰 예정입니다.

질문이나 어려운 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.