엑셀 다중 회귀 분석 방법과 예제

1. 다중 회귀 분석이란

 

 

• 다중 회귀 분석은 여러 개의 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 통계적 방법이다.
• 다중 회귀 분석에서 주어진 독립 변수들과 종속 변수 사이의 관계를 수학적으로 모델링한다.
• 이 방법은 독립 변수들 간의 상호작용과 영향력을 정량화하여 종속 변수의 예측력을 높이는 데 사용된다.
• 다중 회귀 분석의 목적은 복수의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향 관계를 밝혀내고 예측을 수행하는 것이다.
• 통계적 가설 검정은 다중 회귀 분석에서 중요한 과정으로, 변수들 간의 관련성을 확인하는 데 사용된다.

 

 

2. 엑셀을 활용한 다중 회귀 분석 준비

 

 

• 엑셀을 열고, 분석할 데이터를 입력합니다.
• 데이터를 구조화하고, 독립 변수와 종속 변수를 구분합니다.
• 데이터를 선택한 후, 데이터 탭에서 "데이터 분석" 기능을 활성화합니다.
• "데이터 분석" 창에서 "회귀"를 선택하고, 입력 범위와 출력 범위를 설정합니다.
• 다중 회귀 분석을 수행하기 위해 "입력 범위"에 모든 독립 변수를, "출력 범위"에 종속 변수를 입력합니다.
• 나머지 옵션은 기본 설정을 유지하고, 결과를 새 워크시트나 새 통계 창에 출력합니다.
• 최종적으로 엑셀이 다중 회귀 분석을 수행하고, 결과를 통계적으로 해석합니다.

 

 

3. 엑셀을 이용한 다중 회귀 분석 실습 예제

 

 

• 다중 회귀 분석의 개념
  실제 데이터에 영향을 미치는 여러 독립 변수들 간의 관계를 분석하는 통계 기법입니다.
• 다중 회귀 분석 준비
  분석할 데이터를 엑셀에 입력하고, 데이터를 정리하고 변수를 선택하여 분석 준비를 합니다.
• 다중 회귀 분석 과정
  1. 엑셀에서 데이터 분석 탭 선택
  2. 회귀 분석 도구 활용
  3. 종속 변수 및 독립 변수 선택
  4. 결과 분석 및 해석
• 다중 회귀 분석 예제
  예를 들어 주택 가격에 영향을 미치는 요소들을 분석할 때 다중 회귀 분석을 활용할 수 있습니다.

 

 

4. 다중 회귀 분석 결과 해석 방법

 

 

• 회귀 계수는 설명변수와 종속변수 간 관련성을 보여줍니다. 양수면 양의 상관관계, 음수면 음의 상관관계를 의미합니다.
• p-value는 회귀 계수의 통계적 유의성을 평가하는 지표입니다. 일반적으로 0.05보다 작은 경우, 해당 계수는 통계적으로 유의미하다고 판단됩니다.
• 결정계수 (R-squared)는 회귀 모델이 설명하는 변동의 비율을 나타냅니다. 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명한다고 할 수 있습니다.
• 잔차 분석을 통해 회귀 모델이 가정을 만족하는지 확인할 수 있습니다. 등분산성, 독립성, 정규성을 확인하는 것이 중요합니다.
• 다중공선성은 설명변수 간 높은 상관관계로 발생하는 문제입니다. VIF 값이 10보다 크면 다중공선성이 의심됩니다.

 

 

5. 정리: 다중 회귀 분석의 장단점과 활용 방안

 

 

• 장점: 변수 간 관계 파악에 용이하며, 예측력이 뛰어나다.
• 단점: 다중 공선성 문제가 발생할 수 있고, 변수 선택이 중요하며, 정규성 가정을 만족해야 한다.
• 활용 방안: 마케팅 분석에서 구매 의사 결정 과정 예측에 활용하거나 금융 분석에서 주가 예측에 활용할 수 있다.