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엑셀 데이터분석 #03 / 회귀분석 [엑셀]

엑셀로 쉽게 해보는 다중회귀분석 (해석방법포함)

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엑셀로 쉽게 해보는 다중회귀분석 (해석방법포함)

회귀분석에 대한 이론을 아직 포스팅 하지는 않았지만,,

엑셀로 간단하게 해보고, 해석해보는 방법에 대해서 한 번 알아보도록 하겠습니다.

간단하게 회귀분석은 왜하는 거야? 라는 질문에 답변을 드리자면,,

예를 들어, 직장인의 회사생활 만족도에 대한 설문조사를 해보았다고 생각해볼게요.

“현재 당신의 회사생활 만족도는 몇 점인가요?”

저라면,, 점수를 주기 전에

연봉도 생각해보고 나의 동료/상사, 출퇴근 거리 등등을 고려해서 최종 나의 회사생활 만족도 점수를 결정할 것 같아요.

그럼, 추가로 질문 하나 더 !

“우리 회사 직원들의 회사생활 만족도는 어떻게 높일 수 있을까요?”

가장 회사생활 만족도와 연관이 높은 요인을 찾아서, 그 요인을 개선하는게 제일 효과적이지 않을까요?

다중회귀분석은 회사생활만족도(Y)와 인간관계, 출퇴근거리 등과 같은 여러 요인(X)들과의 관계를 분석할 때 사용할 수 있어요.

여러가지로 할 수 있지만, 저는 지금 엑셀로 후다닥 해야하니까 엑셀에서 한번 해볼께요!
[ 준비 과정 ]
1. 엑셀에서 ‘파일’ > ‘옵션’ > ‘추가기능’ 에서 ‘이동’을 클릭해주세요.

2. ‘분석 도구’를 체크하고 확인을 눌러주면 기능을 사용할 준비가 된거예요. 🙂

엑셀 ‘데이터’ 탭에 ‘데이터 분석’ 이 생긴걸 보실 수 있답니다.
[다중회귀분석 시작해보기]
1. 준비

데이터는 알고자 하는 값 Y와, 그 Y에 영향을 주고 있는 여러 변수들 X 데이터를 준비해주시구요

‘데이터분석’에서 ‘회귀분석’을 선택하고, 확인을 눌러주세요.

2. 데이터 입력

창이 켜지면, Y축 입력 범위와, X 축 입력 범위를 적는 창이 나와요 🙂

저는 Y축에는 ‘회사생활 만족도’를 그리고 X 축 범위에는 ‘동료’, ‘회의시간’ 등등 회사생활에 영향을 미치는 변수들을 넣어볼께요.

워,,! 엑셀은 총 16개의 X변수만 입력 받을 수 있네요? ㅠㅠ 젠장,, ㅂㄷㅂㄷ;;

저는 변수가 더 많았지만,, 조금 줄여서 ㅜ_ㅜ 생성해보도록 하겠습니다.

3. 결과 확인

‘확인’을 누르면 새로운 시트에 이런 결과가 나와요!

4. 해석

이제부터 해석을 한번 해보도록 하겠습니다.

* 결정계수 = R Square, 조정된 결정계수 = Adjusted R Square

– 실 세계에서는 Adjusted R^2가 좀 더 가깝다고는 하는데, 통계학자들마다 해석방법이 조금씩 다른것 같아요.

– 보통, 단일 회귀분석에서는 R^2, 다변량 회귀분석에서는 Adjusted R^2가 더 잘 맞는 경향이 있다고 합니다.

– 0.6 (60%) 이상의 값을 가질 때 유의미하다고 봅니다.

– 해석방법은, 본 회귀분석은 이 데이터를 설명하는 설명력이 약 9%정도 반영된 것이라고 보면 됩니다.

* 유의한 F = Significance F

– 0.05보다 클 경우, P-value가 높은 X 변수를 삭제하면서 0.05 미만 값을 충족할 때 까지 회귀분석을 다시 해야해요.

– 해당 값이 0.05보다 작을 경우 대립가설을 채택합니다.

– 대립가설을 채택한다는 말은 -> 회귀계수가 0이 아니다.

-> 독립변수들 중 적어도 하나의 이상의 변수가 종속변수(Y)를 설명하는데 유의하다. 는 뜻입니다.

* P-값 = P-value

– 어떤 독립변수가 종속변수 (Y)를 잘 설명하는지를 나타내요

– p-value > 0.05 일 경우, 귀무가설을 채택합니다. –> 즉, 이 독립변수는 종속변수에 영향을 미치지 않는다.

– p-value < 0.05 일 경우, 대립가설 채택 --> 이 독립변수는 종속변수에 영향을 미친다.

엑셀 회귀분석 해석

지난번에 엑셀로 회귀분석하는 것을 하고 다른 짓을 하느라 잊고 있었는데

다시 회귀분석할 것이 생겨서 분석의 해석법을 적어 놓고자 한다.

아래 분석결과 후 중요부분을 빨간색으로 변경해 놓았다.

위와 같이 분석 결과가 나오면

검토를 한다.

1. 유의한 F값 : 0.05미만이어야 통계적으로 유의한 회귀분석의 해석이 가능하다.

2. 조정된 결정계수(Adjusted R-Squared)의 확인

조정된 결정계수 상관관계 정도 ±0.2 미만 상관관계가 거의 없음 ±0.2 ~ ±0.4 미만 낮은 상관관계가 있음 ±0.4 ~ ±0.7 미만 다소 높은 상관관계가 있음 ±0.7 ~ ±0.9 미만 높은 상관관계가 있음 ±0.9 이상 아주 높은 상관관계가 있음

3. 독립변수별 P-값이 0.05미만일 때 회귀분석이 가능하다. 0.05이상의 독립변수가 있으면 제외하고 회귀분석을 다시 한다.

4. 독립변수별 계수 확인(기울기 β) : 독립변수의 계수는 회귀식에서 특정 독립변수의 종속변수에 대한 기여도를 나타낸다. 수가 높을 수록 종속변수에 대한 영향력이 높다고 할 수 있다.

5. 회귀식의 작성

Y＝α＋β1·X1＋β2·X2＋β3·X3….＋e (Y는 종속변수, X는 독립변수, α는 절편, β는 기울기, e는 오차)

이 식에 대입하면 종속변수 Y값을 예측 할 수 있다.

P-값이란? 아래 블로그에 자세히 설명되어 있다.

adnoctum.tistory.com/332

ps. 혹 질문사항이 있으시면 댓글에 달아주세요.

엑셀 회귀분석 간단하게 하는 방법 (그래프 그려서 데이터분석 가능)

강수량 대비 막걸리 판매량은 관계가 있을까요?

◎ 두가지 변수에 대한 상관관계를 분석하면 될것 같은데요.

■ 엑셀 회귀분석을 한번 이용해보세요.

♠ 간단하게 그래프도 그리고, 자세한 분석 결과도 구할 수 있다.

♣ 분석 결과를 통해 예측도 가능하답니다.^^

회귀분석은 일반사람들이 접하기엔 생소한 단어인데요. 주로 통계학에서 쓰이는 데이터분석 기법입니다. 이를 통해 어떤 종속변수의 값을 하나의 종속변수 또는 여러개의 종속변수들로부터 설명하고 예측할 수 있게 해줍니다. 회귀라는 말이 ‘다시 돌아온다’라는 뜻을 가지고 있는데요. 특정 수치들의 평균으로 돌아가려는 성질을 이용한 방법이기 때문입니다.

회귀분석은 다양한 분야에서 사용될 수 있는데요. 예를 들자면 우산회사에서 온도와 우산 판매량의 상관관계를 분석한 후 온도가 XX도 되면 판매량이 어떻게 되는지 예측할 수 있습니다. 이 자료를 가지고 날씨에 따라 생산량을 조절하면 좋겠네요.

그럼 엑셀 회귀분석 그래프를 그려보고, 그에 대한 결과도 얻어볼까요? 엑셀 기능이 좋아 간단하게 할 수 있으니 하나씩 따라해보세요.

▲ 스머프의 나라 사람들에 대한 키와 몸무게 수치를 알아왔습니다.

생각해보니 만화에는 더 작았던걸로 기억하는데…

가가멜이 거인이라고 치시죠. -_-;;

그럼 먼저 키와 몸무게에 대한 선형회귀분석 그래프를 그려보도록 하겠습니다.

▲ 표를 드레그 하신 후에 차트쪽으로 가셔서 분산형 그래프를 선택해주세요.

점이 찍혀 있는 그래프가 분산형 맞습니다.^^

▲ 분산형 그래프에서 점에 오른쪽 버튼을 눌러주세요.
[추세선 추가] 보이시죠? 클릭하시면 추체션 옵션이 나오는데요.
[선형], [수식을 차트에 표시], [R-제곱 값을 차트에 표시] 체크체크체크 해주세요~

▲짜잔~엑셀 회귀분석 그래프 완성입니다.

수식을 보시면 아시겠지만 미래를 어떤식으로 예측하시는지 느낌이 오시죠?

키가 130이라면 몸무게는 0.4573*(130)+10.313라고 예측할 수 있네요.

물론 안맞을수도 있어요. 데이터분석 결과가 그렇다는 말입니다.^^

이번에는 그래프가 아닌 자세한 결과표를 나타내는 방법입니다.

▲ 메뉴에 있는 [분석] – [데이터 분석] – [회귀분석]을 차례대로 클릭해주세요.

혹시 데이터 분석이 안보이시는 분은 [Excel 옵션] – [추가기능]에서 분석 도구를 추가해주시면 됩니다.

▲ 각 색깔에 맞는 범위를 지정해주세요.

빨간색은 종속변수, 녹색은 독립변수, 출력범위는 마음대로 하시면 됩니다.~

▲ 짜잔~ 엑셀 회귀분석 결과가 나왔습니다.

회귀분석 통계량, 분산분석 내용 등등

공부한지 오래되어서 기억도 안나는 것들이 많이 나오네요.

요즘 통계학에 대해서 관심이 많아 이것저것 보고 있는데요.

좀 알게되면 다음엔 설명을 한번 포스팅하도록 하겠습니다.

그럼 좋은 하루 되세요.^^/

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엑셀 회귀분석 간단하게 하는 방법 (그래프 그려서 데이터분석 가능)

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