단순회귀에서 p=0.153으로 유의하지 않았는데 다중회귀에서 p=0.016 으로...

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단순회귀에서 p=0.153으로 유의하지 않았는데 다중회귀에서 p=0.016 으로...

작성일 2023.05.03댓글 3건
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X->Y에서


Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  54.8609     6.9079   7.942 5.72e-12 ***
X          -0.1512     0.1049  -1.442    0.153    

로 X가 Y에 미치는 영향이 유의하지 않게 나왔는데
A와 함께 다중회귀를 돌리니

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 50.84147    5.93724   8.563 3.25e-13 ***
A          -0.44118    0.07553  -5.841 8.56e-08 ***
X           0.28683    0.11681   2.455    0.016 *  

X가 p<0.05로 유의하게 나왔습니다.

이유가 뭔가요?



profile_image 익명 작성일 -

안녕하세요.

​

정확한 답변을 적어드립니다.

​

독립변수 A는 Y에도 영향을 주고

독립변수 A는 X에도 영향을 주는 변수입니다.

​

독립변수 A가 Y에 영향을 주지 않는 영역을

독립변수 A가 X에 영향을 주지 않는 영역이

영향을 주게 된것(설명을 많이 하게 된것)입니다. 편상관계수를 계산해 보면 높아져 있을겁니다.

​

profile_image 익명 작성일 -

안녕하세요. 답변드립니다.

​

한 변수만 고려한 단순회귀에서는 X가 Y에 미치는 영향이 유의하지 않게 나타났으나, 다중회귀에서는 A와 함께 분석을 진행하니 X가 Y에 미치는 영향이 유의하게 나타났습니다. 이유는 바로 다른 변수들이 영향을 미친 것으로 생각됩니다.

​

다중회귀에서는 여러 개의 변수를 함께 고려하기 때문에, 다른 변수들의 영향을 제거하고 나서 X가 Y에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 그래서 단순회귀에서는 유의하지 않았던 X의 영향이, 다른 변수들의 영향을 제거하고 나니 유의하게 나타난 것입니다.

​

따라서, 다중회귀 분석은 하나의 변수만 고려하는 단순회귀보다 더욱 정확하고 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 더 정확한 예측과 결론을 내릴 수 있으며, 보다 신뢰성 있는 의사결정을 할 수 있습니다.

​

도움 되시기 바랍니다.

profile_image 익명 작성일 -

안녕하세요. 답변드립니다.

​

다중회귀분석에서는 하나의 독립변수가 다른 독립변수와 상관관계를 가지고 있을 때, 이 변수들 간의 영향력을 조절하는 역할을 합니다. 따라서, 단순회귀분석에서는 유의하지 않았던 독립변수 X가 다른 변수 A와 함께 다중회귀분석을 할 때 X가 Y에 미치는 영향이 유의해질 가능성이 있습니다.

​

여기서 Coefficients(계수) 값들을 살펴보면, X의 계수 값은 -0.1512였으나 A와 함께 다중회귀분석을 한 결과 X의 계수 값이 0.28683으로 증가하고 유의성 수준인 P-value가 0.016으로 개선되었습니다. 이것은 X와 A가 서로 다른 방향으로 Y에 미치는 영향을 조절하여 X의 영향을 더욱 뚜렷하게 나타내었다는 것을 의미합니다.

​

따라서, 다중회귀분석을 통해 X가 Y에 미치는 영향을 보다 정확하게 알 수 있게 되었으며, 이러한 결과는 데이터 분석에서 중요한 의미를 가지게 됩니다.

​

​

도움 되시기 바랍니다.

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