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  • 로지스틱 회귀분석

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레포트명 : 로지스틱 회귀분석

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로지스틱 회귀분석

회귀분석의 한 유형으로 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)은 많이 사용되는 통계기법이다. 하나의 변수가 두 집단으로 나누어졌을 때 두 집단의 구분되는 특성을 파악하고자 할 때 사용되는 전통적인 분류모형이다. 분류모형은 새로운 자료가 특정한 집단에 속할 확률이 어느 정도나 되는지에 관한 정보를 제공하게 된다.
로지스틱 회귀분석은 두 개의 모집단(예 : 수급자집단, 비수급자집단)으로 나뉜 상황에서 연구대상이 어떠한 모집단에 속하는지를 예측하는 분류목적으로 주로 사용되는 통계분석방법이다.
즉, 연구대상의 특성이 어떠한 모집단에 더 가까운지를 파악할 목적으로 사용되므로(예 : 직업재활 프로그램에 의한 효과가 있다. 직업재활 프로그램에 의한 효과가 없다.) 분류모형이라고 하며, 판별분석과 함께 대표적인 분류모형이다.
로지스틱 회귀분석은 주요변수가 두 개의 범주로 구성된 범주형 변수에 특히 유용하다. 종속변수가 이분형(두 범주의 값)의 변수인 경우 로지스틱 회귀분석에서 산출한 승산비(odds ratio)로 종속변수가 발생할 가능성을 예측하게 된다.
원래 회귀분석은 종속변수의 측정수준이 등간변수 혹은 비율변수이어야 하지만, 종속변수가 두 개의 값을 가지는 변수인 경우에는 로지스틱회귀분석을 사용할 수 있다. 또한 독립변수가 명목수준의 변수인 경우에도 가능하다. 이때 독립변수가 두 범주라면 0과 1을 가지는 더미변수로 변환된다.
또한 로지스택 회귀분석은 예측변수가 정규분포를 이룬다고 가정할 수 없는 상황에서 적용될 수 있다. 예측변수의 분포에 대하여 어떠한 가정도 요구되지 않는다는 점에서 로지스택 회귀모형은 유용하다. 로지스틱 회귀모형은 선형관계를 유지하지 못하고 있으므로 비선형회귀모형(nonlinear regression)이라고 부르기도 한다.
로지스택 회귀분석에서는 예측변수(독립변수)에 의해 종속변수(기준변수) 값의 범주 중 그룹 1에 속할 확률과 그룹 2에 속할 확률이 어느 정도나 되는지를 예측하게 된다. 다원분석수준에서 사용되는 경우 로지스틱 회귀모형에 사용되는 예측변수는 둘 또는 그 이상의 변수로 구성할 수 있다.
예를 들어, 비행청소년의 재범 여부(종속변수 : 재범했다, 재범하지 않았다)가 학교관련요인들과 관련이 있는지를 알아보고자 할 때, 학교관련 요인들(내신등급, 징계횟수, 교사와의 친밀도 정도 등)중 어느 요인이 통계적으로 유의한 관련성이 발견되었다면, 이 요인에 의한 재범 발생가능성은 어느 정도인지를 오즈(승산비)를 통해 예측할 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 변수 간의 상관관계를 측정할
...(이하 생략)

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