[마케팅조사론] 제13장 상관관계분석과 회귀분석
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- 목차
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제 13 장 상관관계분석과 회귀분석
- 본문내용
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상관관계분석
상관관계의 개념 : 어떤 두 변수들간의 관계(relationship)를 안다면 한 변수의 값에 대한 지식을 가질 때 다른 변수의 값을 추정할 수 있다.
< 두 변수의 관계로서 전형적인 유형 >
일반적으로 선형관계에 초점을 두고 두 변수가 ⑴ 선형관계를 갖는지⑵ 선형관계를 갖는다면 어느 방향인지 ⑶ 그 관계는 얼마나 큰지를 분석.
상관관계계수(correlation coefficient) : 상관관계의 크기는 나타내며, –1부터 +1 사이의 값을 갖고 두 변수의 상관관계가 正 혹은 負의 방향으로 클수록 +1 또는 –1에 가깝게 나타나고 두 변수간에 상관관계가 전혀 없으면 상관관계계수는 0이다.
상관관계계수의 계산과 유의성 검증 : Pearson 상관관계계수(Pearson product-moment correlation coefficient)가 보편적이며 모집단의 상관관계계수는 ρ(rho)로 나타내며 표본의 상관관계계수는 r로 나타낸다.
상관관계계수 :
검증통계량 :
상관관계분석과 단순회귀분석을 위한 자료 : 광고비 지출과 매출액간의 관계를 조사하기 위하여 최근 10개월의 자료를 수집한 결과는 다음과 같다.
표본상관관계계수의 계산과정.
유의성 검증(또는 가설검증) 절차.
< 참고 >
:ρ＞0 이면, 우측검정 / ρ＜0 이면, 좌측검정이 된다. → 단측검증일 경우 연구자의 가설이 지지되기 쉽다.
통계적 유의성과 실제적 유의성 : 표본으로부터 계산한 r 로써 유의성 검증(또는 가설검증)을 하면 r 이 상당히 작더라도 통계적으로 유의적으로(statistically significant) 나타나는 경우가 있다.
예 : 이 .05이며 통계적으로 유의적으로 나타난 경우 두 변수 간에 正의 상관관계가 있다고 할 수 있는가 ? → 통계적으로 유의적이지만 실제적 유의성(substantive significance)을 판단하는 기준이 필요하며 다음과 같다.
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