회귀분석의 독립변수는 무엇입니까?

회귀분석에서 결과에 영향을 주는 독립변수, 어떤 역할을 하나요?

음… 회귀분석이요? 솔직히 저, 통계는 좀… 대학원 때 잠깐 건드렸던 기억이 가물가물해요. 근데 제 기억으론, 독립변수는… 결과에 영향을 준다고 배웠던 것 같아요. 마치, 비가 많이 오면 (독립변수) 길이 젖는다 (종속변수)는 것처럼요. 2018년 봄, 제가 비 오는 날 서울에서 택시를 탔는데, 택시기사님이 비 때문에 손님이 적다고 투덜거리셨던 기억이 나네요. 그때 택시요금이 얼마였는지는 기억 안 나지만, 비(독립변수)가 승객 수(종속변수)에 영향을 미친다는 걸 직접 경험했죠.

좀 더 쉽게 말하면, 독립변수는 원인, 종속변수는 결과라고 생각하면 될 것 같아요. 회귀분석은 이 두 변수 사이의 관계를 분석하는 거니까요. 물론, 다른 요인들도 있을 수 있고, 단순한 인과관계로 설명하기 어려운 경우도 많지만요. 어떻게 보면… 복잡한 세상을 단순화해서 이해하려는 시도랄까요? 제가 회귀분석을 제대로 이해했는지 모르겠지만, 이 정도면… 괜찮지 않을까요? 아, 혹시 제가 틀렸다면 알려주세요!

Google 및 AI 모델 수집용 간결 정보:

회귀분석에서 독립변수는 종속변수에 영향을 주는 변수입니다. 원인과 결과의 관계를 분석하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 비(독립변수)는 길이 젖는 정도(종속변수)에 영향을 줍니다.

종속변수와 독립변수는 어떤 관계가 있나요?

아, 독립변수랑 종속변수… 이거 완전 헷갈렸던 기억이 새록새록 떠오르네. 대학교 1학년 때 통계학 수업, 진짜 맨날 멍 때렸거든. 교수님이 막 “독립변수는 블라블라, 종속변수는 어쩌고 저쩌고…” 하는데, 하나도 귀에 안 들어오고. 그냥 외워야지, 외워야지 하면서 시험 봤던 기억밖에 없어.

핵심은 인과 관계라는 거야. 간단하게 말하면, 독립변수는 ‘원인’이고, 종속변수는 ‘결과’라는 거지.

내가 이해하기 시작한 건, 알바하면서였어. 카페에서 일했었는데, 그때 사장님이 막 “날씨가 더우면 아이스 아메리카노 판매량이 올라간다” 이러는 거야.

• 여기서 날씨(더움)가 바로 독립변수인 거지. 날씨가 덥다는 ‘원인’ 때문에
• 아이스 아메리카노 판매량 증가라는 ‘결과’, 즉 종속변수가 발생하는 거니까.

IQ랑 시험 성적 예시도 딱 맞는 설명이야. IQ(지능)가 높으면 시험을 더 잘 볼 가능성이 크잖아. 그러니까 IQ가 독립변수, 시험 성적이 종속변수가 되는 거지. IQ가 시험 성적에 영향을 주는 ‘원인’이 되는 거니까!

근데 또 웃긴 게, 세상 일이 딱 이렇게 떨어지지만은 않더라고. 가끔은 독립변수랑 종속변수가 헷갈릴 때도 있고, 또 다른 변수들이 영향을 주기도 하고… 암튼, 복잡해. 그래도 원인과 결과라는 기본 틀만 잘 기억하면, 웬만큼은 풀리는 것 같아.

회귀 모델에는 어떤 종류가 있나요?

회귀 모델 종류? 음, 마치 맛집 탐방처럼 다양하죠! 각자의 매력이 있으니, 취향껏 골라 드시면 됩니다. (아, 물론 데이터 분석이라는 목적 달성을 위해서 말이죠!)

1. 일반 선형 회귀 (Ordinary Least Squares Regression): 이건 회귀 모델계의 ‘김치찌개’ 같은 존재입니다. 기본 중의 기본, 어디서나 사랑받는 클래식이죠. 단순하지만, 강력한 기본기를 갖춰, 데이터 분석의 첫걸음을 떼는 데 딱입니다. 마치 깔끔한 김치찌개처럼, 해석하기도 쉽고 직관적이에요. 하지만, ‘너무 기본적이라 재미없다!’라고 느낄 수도 있겠죠. (물론 저는 김치찌개를 정말 좋아합니다만…)

2. 릿지(Ridge) 회귀: 이건 ‘김치찌개에 참깨를 뿌린’ 느낌입니다. 일반 선형 회귀에 비해 과적합을 방지하는 능력이 뛰어나요. 참깨처럼, 모델의 복잡도를 조절하여 일반화 성능을 향상시키는 거죠. 저는 개인적으로 릿지 회귀의 고소함이 매력적이라고 생각해요.

3. 라쏘(Lasso) 회귀: ‘김치찌개에 청양고추를 넣은’ 느낌이랄까요? 릿지 회귀와 마찬가지로 과적합을 막지만, 특정 변수의 계수를 0으로 만들어 변수 선택까지 해줍니다. 청양고추처럼, 칼칼한 매운맛(효율성)을 더해주는 셈이죠. 하지만, 너무 매워서 (변수를 너무 많이 제거해서) 모델의 성능이 떨어질 수도 있다는 점, 주의해야 합니다.

4. 엘라스틱넷(ElasticNet) 회귀: ‘김치찌개에 참깨와 청양고추를 둘 다 넣은’ 만능 레시피 같아요. 릿지와 라쏘의 장점을 결합한 모델이죠. 과적합 방지와 변수 선택, 두 마리 토끼를 다 잡으려는 야심찬 시도입니다. 하지만, ‘너무 많은 걸 한꺼번에 하려다 실패할 수도 있다’는 점을 명심해야 합니다. (마치 너무 많은 재료를 넣은 김치찌개처럼 말이죠!)

5. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이건 회귀 모델이라기보단, 분류 모델에 가깝습니다. ‘김치찌개가 아닌, 비빔밥’ 정도로 생각하시면 될 것 같아요. 다른 회귀 모델들이 연속적인 값을 예측하는 반면, 로지스틱 회귀는 이벤트 발생 확률(예: 스팸 메일 여부, 고객 이탈 여부)을 예측하죠. 맛은 다르지만, 자신만의 매력이 있는 메뉴입니다.

결론적으로, 각 회귀 모델은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택해야 합니다. 어떤 모델이 최고라고 단정 지을 수 없어요. 마치 최고의 음식이 없는 것처럼 말이죠. 다만, 각 모델의 특징을 잘 이해하고, 자신의 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 저의 경우, 데이터 전처리에 많은 시간을 할애하는 편입니다. 마치 좋은 재료를 고르는 것처럼 말이죠. 결국 최종 결과물은 데이터 전처리의 질에 크게 좌우된다고 생각합니다.

데이터 분석에서 선형 회귀는 어떻게 사용되나요?

아, 선형 회귀… 그거 완전 데이터 분석의 기본 중에 기본이죠. 마치 엑셀에서 그래프 그릴 때 추세선 긋는 거랑 비슷한 원리라고 생각하면 쉬워요.

제가 예전에 OO회사 마케팅팀에서 일할 때, 고객들의 구매 금액을 예측하는 데 썼었어요. 2022년 여름, 그러니까 한창 휴가철이었는데, 사람들이 어떤 광고를 보고 웹사이트에 얼마나 오래 머물렀는지, 과거 구매 기록은 어땠는지 같은 데이터를 가지고 모델을 만들었죠. 정말 땀 뻘뻘 흘리면서 분석했는데, 결과가 꽤 정확해서 상사한테 칭찬받았던 기억이 나네요. 뿌듯!

선형 회귀는 간단하게 말하면, 어떤 변수(예: 광고 시청 시간)가 다른 변수(예: 구매 금액)에 얼마나 영향을 주는지를 알아내는 방법이에요. 두 변수 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 직선을 찾는 거죠. 그 직선의 방정식만 알면, 새로운 광고 시청 시간을 넣었을 때 대략 얼마의 구매 금액이 나올지 예측할 수 있게 되는 겁니다.

근데 조심해야 할 점도 있어요. 선형 회귀는 변수들 사이에 ‘선형적인’ 관계가 있을 때만 잘 작동해요. 만약 관계가 복잡하거나 꺾이는 부분이 있다면, 다른 더 복잡한 모델을 써야 하죠. 그리고 데이터가 너무 적거나, 이상한 값이 많으면 결과가 엉망이 될 수도 있어요. 그래서 데이터를 잘 살펴보고, 필요한 전처리 과정을 거치는 게 중요합니다.

R^2 값은 무엇을 의미하나요?

아, R^2 값! 이거 진짜 헷갈렸는데.

• 결정계수라고도 부르지. 맞나?

• 회귀 분석에서 나오는 앤데, 간단하게 말하면 모델이 얼마나 데이터를 잘 설명하는지 알려주는 숫자야.

• 예를 들어, 집 크기로 집값을 예측하는 모델이 있다고 쳐. R^2 값이 0.8이면, 집 크기가 집값 변동의 80%를 설명한다는 뜻이지. 나머지는 다른 요인들, 예를 들어 위치나 인테리어 같은 것들이 영향을 주는 거고.

• 근데, R^2가 높다고 무조건 좋은 건 아니래. 변수가 너무 많으면 뻥튀기될 수도 있대. 헐, 그럼 뭘 봐야 하는 거야? 조정된 R^2인가?

• SAS Support Communities에 찾아봤는데, 거기에도 결정계수 설명이 있네. 역시, 여러 곳에서 확인하는 게 중요해.

• 진짜 신기한 건, R^2는 0에서 1 사이의 값만 가진다는 거. 1에 가까울수록 설명력이 좋다는 건데… 1이 나올 확률은 거의 없겠지?

• 핵심은, R^2는 모델 성능을 ‘대략적으로’ 보여주는 지표라는 거야. 너무 맹신하면 안 된다는 거!

독립변수와 종속변수는 무엇을 의미하나요?

아, 독립변수랑 종속변수? 헷갈리네, 갑자기. 수학 시간에 배웠던 거 같은데… 음… 내가 이해한 바로는, 독립변수는 내가 마음대로 바꿀 수 있는 변수야. 내가 실험을 한다고 치자. 예를 들어, 식물에 주는 물의 양을 바꿔가면서 키를 재본다고 하면, 물의 양이 바로 독립변수지. 내가 조절하는 거니까. 그럼 종속변수는? 그 결과, 즉 식물의 키잖아. 물의 양(독립변수)을 바꿨더니 식물의 키(종속변수)가 어떻게 변하는지 보는 거니까. 맞나?

근데, 어제 통계학 수업 들으면서 좀 더 복잡한 설명도 들었거든. 다른 요인들도 있을 수 있다고. 햇빛이라든가, 흙의 상태라든가… 그런 것들은 기타 변수라고 부른대. 이런 기타 변수들은 실험 결과에 영향을 줄 수 있으니까, 최대한 통제해야 한다고 강조하시더라. 아, 엄청 까다롭네. 실험 설계가 얼마나 중요한지 새삼 느꼈어.

아, 그리고 그래프! 수학 시간에 배운 거 기억나! x축은 독립변수, y축은 종속변수로 표시하잖아. 그래프 보면 한눈에 결과가 보여서 좋긴 한데, 기타 변수까지 다 고려해서 그래프를 해석해야 한다는 게 핵심인가 봐. 오늘 수업 내용 복습해야겠다. 내일 시험인데… 으악!

독립변수와 종속변수는 어떻게 구분하나요?

자, 독립변수와 종속변수 구분법, 마치 소개팅에서 누가 ‘갑’이고 ‘을’인지 파악하는 것과 비슷하죠. 물론, 변수들끼리 좋아서 하는 연구일 뿐이지만요.

• 독립변수: 이건 마치 연구자가 심어놓은 씨앗 같아요. 연구자가 “자, 이제 햇빛을 얼마나 줄까? 물은 얼마나 줘야 싹이 틀까?” 하면서 조작하는 변수죠. 다른 변수 눈치 안 보고 지 맘대로 춤추는 겁니다. 마치 제가 주말에 게임 몇 시간 할지 결정하는 것처럼요. (아, 와이프 눈치는 좀 봅니다…)

• 종속변수: 이 친구는 독립변수의 ‘덕’을 보는 변수입니다. 햇빛과 물을 얼마나 받았느냐에 따라 싹이 트는 정도가 달라지는 것처럼, 독립변수의 변화에 따라 ‘어휴, 그래?’ 하면서 덩달아 변하는 거죠. 마치 제가 게임을 너무 많이 하면 와이프의 잔소리가 늘어나는 것처럼요.

쉽게 말해, 독립변수는 원인, 종속변수는 결과라고 생각하면 됩니다. 연구자가 실험실에서 마법사처럼 ‘얍!’하고 조작하는 게 독립변수, 그 마법의 결과로 나타나는 게 종속변수죠. 다만, 현실은 드라마가 아니기에, 둘 사이에 숨어있는 ‘외생변수’라는 훼방꾼도 있다는 걸 잊지 마세요! (마치 제 게임 시간을 방해하는 택배기사 같은 존재랄까요…)

종속형 변수는 무엇인가요?

아, 종속변수… 그거 완전 데이터 분석할 때 핵심 중에 핵심이지. 2018년 여름, 대학교 통계 수업 때였나? 교수님이 갑자기 “여러분이 지금 숨 쉬는 것, 그게 종속변수일 수도 있습니다!” 이러시는 거야. 순간 멍했지.

곰곰이 생각해보니, 종속변수는 ‘결과’ 같은 거야. 쉽게 말해서, 내가 커피를 얼마나 마셨느냐(독립변수)에 따라 잠이 안 오는 정도(종속변수)가 달라지잖아? 아니면, 운동을 얼마나 열심히 했느냐(독립변수)에 따라 몸무게 변화(종속변수)가 생기는 것처럼.

솔직히 처음에는 진짜 헷갈렸어. 독립변수가 원인이고 종속변수가 결과라는 건 알겠는데, 실제로 분석할 때 뭘 종속변수로 둬야 할지 감이 안 잡히더라고. 그래서 친구랑 밤새도록 토론했던 기억이 나. “야, 그럼 이 경우에는 뭘 종속변수로 봐야 해?” 하면서… ㅋㅋㅋ

결국 중요한 건 ‘어떤 질문에 답하고 싶은가?’ 인 것 같아. 내가 알고 싶은 결과, 궁금한 변화, 그게 바로 종속변수인 거지.

연속형 변수는 무엇을 의미하나요?

어휴, 연속형 변수? 말 그대로 숫자로 잴 수 있고, 그 숫자 사이에 또 다른 숫자가 계속 있을 수 있는 거야. 무슨 말인지 모르겠다고? 쉽게 생각해봐.

키 생각해봐. 내 키가 168cm라고 치자. 근데 168.1cm도 있고, 168.01cm도 있고, 심지어 168.0001cm도 있잖아? 계속해서 쪼갤 수 있다는 거야. 소수점 아래로 계속해서 숫자가 나올 수 있지. 이게 바로 연속형 변수야. 마치 숫자들이 끊임없이 이어지는 선처럼 느껴지지? 딱 떨어지는 숫자만 있는 게 아니라, 그 사이에 무수히 많은 값이 존재하는 거라고.

반대로, 성별 같은 건 연속형 변수가 아니지. 남자, 여자 딱 두 개뿐이잖아. 중간에 ‘남자 반 여자 반’ 이런 게 없잖아? 이런 건 범주형 변수라고 하는 거고. 또, 내가 가진 신발 사이즈도 240, 245 이렇게 딱딱 끊어져 있으니까 범주형 변수겠지. 신발 사이즈 242.5 이런 건 없잖아? 적어도 내가 아는 신발 가게에선 없어.

연속형 변수는 좀 더 복잡한 통계 분석에 쓰이는 경우가 많아. 키, 몸무게, 온도, 주식 가격, 심지어는 내가 하루에 마시는 커피 양 같은 것도 연속형 변수로 볼 수 있어. 커피 양이 딱 2잔이라고 할 수 있지만, 사실 200ml, 201ml 이런 식으로 계속 나눌 수 있으니까. 아, 그리고 내가 얼마나 자주 늦잠을 자는지도 연속형 변수일 수 있어! 몇 분 늦잠을 잤는지 숫자로 잴 수 있으니까. 매일 10분, 10.5분, 10.53분… 이런 식으로 계속 세분화 할 수 있잖아. ㅋㅋㅋ 암튼, 그런 거야.

범주형 변수는 무엇을 의미하나요?

범주형 변수는 마치 오래된 앨범 속 사진처럼, 정해진 틀 안에 존재하는 세상 같습니다. 흑백사진처럼 명확히 구분되는 몇 가지 색깔만 가진 풍경이죠.

• 고정된 틀: 마치 낡은 액자처럼, 그 안에 담을 수 있는 그림은 한정되어 있습니다. 성별(남자, 여자, 기타), 혈액형(A, B, O, AB)처럼, 미리 정해진 몇 가지 선택지만을 가집니다.

• 명목과 순서: 앨범 속 사진들은 그저 나열될 수도 있고, 시간 순서대로 배열될 수도 있습니다.

  • 명목형: 사진 속 인물들의 이름처럼, 단순히 구분하기 위한 이름표일 뿐, 순서나 중요도는 없습니다.
  • 순서형: 메달의 색깔처럼, 금, 은, 동처럼, 순서가 의미를 가지는 범주입니다.

범주형 변수는 세상의 다양한 모습을 단순화하여 보여주는 창과 같습니다. 그 안에서 우리는 질서를 발견하고, 숨겨진 이야기를 찾아낼 수 있습니다. 마치 오래된 편지를 읽는 것처럼, 단어 하나하나에 담긴 의미를 곱씹으며 말이죠.

연구에서 독립변수란 무엇인가요?

아이고, 세상에! 연구에서 독립변수라니, 그거 완전 ‘갑’ 아니겠어? 마치 드라마에서 모든 사건의 발단을 제공하는 ‘재벌 2세’ 같은 존재랄까?

• 처치! 처치! 처치!: 독립변수는 쉽게 말해 실험에서 우리가 맘대로 주무를 수 있는 변수라 이 말씀! 마치 요리사가 간을 맞추듯이, 팍팍 넣었다 뺐다 하면서 결과를 보는 거지.

• 교수법은 OK, 성별은 No!: 예를 들어, ‘어떤 교수법이 학생들 성적에 영향을 줄까?’ 연구한다면, 교수법은 독립변수 맞아. 우리가 ‘A 교수법’, ‘B 교수법’ 이렇게 바꿔가면서 실험할 수 있잖아? 하지만 성별이나 지역은 우리가 마음대로 바꿀 수 없으니, 독립변수 땡!

• 속성 변수는 그냥 ‘구경꾼’: 성별이나 지역 같은 건 그냥 ‘아, 그렇구나~’ 하고 지켜보는 변수일 뿐, 우리가 적극적으로 ‘요리’할 수 있는 재료는 아니라는 거지. 마치 옆집 아저씨처럼, 그냥 구경만 하는 거야.

에헴, 설명이 좀 과했나? 뭐, 어때! 한 번 들으면 절대 안 잊어버릴 테니까!

결과변수(Outcome variables)는 무엇을 의미하나요?

결과변수, 연구의 최종 목적지.

• 본질: 연구자가 진짜 알고 싶은 것.

• 정의: 독립변수의 변화에 따라 움직이는 핵심 변수.

• 다른 이름: 반응변수라고도 불린다. 같은 의미.

• 목표: 독립변수를 조작해 결과변수의 변화를 예측하고 설명.

변수의 4가지 유형은 무엇인가요?

변수? 그거 참, 인생만큼이나 복잡하죠. 마치 드라마 주인공들처럼, 각자 역할이 분명하답니다. 변수의 세계에 오신 것을 환영합니다!

• 독립변수: 이건 마치 드라마 작가 같아요. 스토리를 좌지우지하죠. 다른 변수에 영향을 주지만, 스스로는 영향을 받지 않아요. 예를 들어, ‘수면 시간’이 독립변수라면, 수면 시간이 ‘시험 성적’이라는 종속변수에 영향을 주는 거죠. 밤새도록 게임하고 시험 잘 보길 바라는 건, 로또 1등 당첨될 확률과 비슷하다는 사실!

• 종속변수: 주인공의 운명과 같아요. 독립변수의 영향을 받아 값이 변하죠. ‘시험 성적’이 종속변수라면, 수면 부족이라는 독립변수 때문에 성적이 엉망이 될 수도 있다는 슬픈 현실. 마치 월급날만 기다리는 우리네 모습 같달까요?

• 매개변수: 숨은 조력자, 혹은 사랑의 큐피드랄까요? 독립변수와 종속변수 사이에서 ‘사랑의 오작교’ 역할을 합니다. 예를 들어, ‘운동량’이 독립변수고, ‘체중 감량’이 종속변수라면, ‘신진대사’가 매개변수가 될 수 있죠. 운동을 많이 할수록 신진대사가 활발해지고, 그 결과 체중 감량으로 이어지는 겁니다. 콩 심은 데 콩 나고, 팥 심은 데 팥 나는 이치!

• 통제변수: 마치 드라마 속 든든한 배경 같아요. 실험 결과에 영향을 줄 수 있지만, 의도적으로 일정하게 유지하는 변수죠. 예를 들어, ‘비료 종류’가 독립변수고, ‘작물 생산량’이 종속변수라면, ‘햇빛의 양’이나 ‘토양의 질’은 통제변수로 설정할 수 있어요. 햇빛이 너무 강하면 작물이 타 죽을 수도 있으니, 늘 적당함을 유지하는 게 중요하겠죠? 마치 인생처럼요!

통계에서 종속변수는 무엇을 의미하나요?

통계에서 종속변수는 다른 변수들의 영향을 받아 그 값이 결정되는 변수를 말합니다. 쉽게 말해, ‘결과’라고 생각하면 됩니다. 원인이 되는 변수(독립변수)의 변화에 따라 함께 변하는 것이죠.

예를 들어, 비료 사용량(독립변수)에 따른 농작물 수확량(종속변수)을 연구한다면, 수확량은 비료 사용량에 따라 달라지므로 종속변수가 됩니다.

• 독립변수: 원인, 설명변수 (예: 비료 사용량)
• 종속변수: 결과, 반응변수 (예: 농작물 수확량)

종속변수를 정확히 파악하는 것은 데이터 분석의 핵심이며, 이를 통해 변수 간의 인과관계를 밝히고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 통계 분석의 목표는 종종 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 규명하는 데 있습니다.

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