(S)제20강(01)_상관분석이란?

상관분석은 두 변수간의 (선형)상관관계를 분석하는 기법입니다.

 

일반적으로󰡒상관관계󰡓라는 말과󰡒상관계수󰡓라는 말을 너무 혼동하여 사용하고 있습니다.

예를 들어 "업무의 만족도와 성별의 상관 관계를 보고 싶다."라는 말은

"남녀별 업무의 만족도에 대한 차이가 있는가?" 즉 "t-검정을 실행하겠다."라는 의미이지

성별을 나타내는 변수와 업무만족도를 나타내는 변수의 상관계수를 구한다는 의미는 아닙니다.

문항에 따라 카이제곱법을 할 수도 있고 회귀분석을 행할 수도 있습니다.

 

여기서 말하는 상관계수는 두 ｢연속변수｣의 ｢선형관계｣의 정도를 나타내는 척도입니다.

상관계수는 연속형 변수인 경우에 의미가 있으며, 상관계수는 단지 두 변수의 선형(linear)관계의 정도만을

나타내기 때문에 2차, 3차 관계가 있는데도 불구하고 상관계수는 상관이 없는 것으로 나타나는 경우가 많습니다.

만약 한 변수(X)가 정확하게 다른 변수(Y)의 선형관계가 있으면 상관계수는 1 또는 –1 이고,

상관계수가 0인 경우는 한 변수로 다른 한 변수를 전혀 예측할 수 없다는 것을 의미합니다.

"제21강 회귀분석"에서 설명할 회귀분석은 변수 간 독립, 종속이 파악되는 경우에 적용하며,

변수 간 종속관계가 불분명하여 단지 두 변수간의 상관관계를 분석하는 것이 상관분석입니다.

 

다음은 키(hei), 몸무게(wei) 그리고 나이(age) 에 대한 6개의 데이터입니다.

이 6개의 데이터 상관관계를 구해 봅니다.

몸무게(wei) 키(hei) 나이(age)

65 66 69 67 68 72 171 172 176 173 177 178 23 24 38 43 40 42

 

키, 몸무게와 나이의 상관계수를 구하는 프로그램과 실행결과는 다음과 같습니다.

 

* PROC CORR의 간단한 형태 – 제20강_상관분석.sas ;

/* ----------------------------------------------*/

 DATA a1;

 INPUT gender $ wei hei age;

 CARDS;

 F 65 171 23

 F 66 172 24

 F 69 176 38 

 M 67 173 43 

 M 68 177 40

 M 72 178 42

;

PROC CORR;VAR wei hei age;

RUN;

 

s_cor_cor_01

키와 몸무게의 표본상관계수는 0.90855이며 “서로 상관이 없다”는 가설을 유의수준 0.05(>0.0122) 에서 기각합니다