상관분석

1. 산점도: x와 y값의 □개의 쌍으로 구성된 자료를 좌표 상에 옮겨 그린 그림.

2개의 양적인 변수가 있을 때, 이 2개의 변수 관계를 시각적으로 파악한 것.

2. 상관관계

① 2개의 변수 x와 y가 있을 때에 x의 변화에 따라서 y도 변화하는 관계.

② 데이터에 의거해 검토할 수 있는 것을 상관관계이며, 인과관계는 데이터의 배후에 있는 이론적 지식이나       기술적 지식에 의해서 설명이 될 필요가 있는 것으로 흔히 원인과 결과의 관계 라로도 하며 데이터의 통       계적 검토만으로는 입증할 수 없는 것이다.

③ 상관계수(r) : 2개의 변수 사이에 상관관계가 있는지 어떤지 수치적으로 판단하는 계수.

-1□ｖ□1

- 상관계수의 부호가 양(／)일 때에는 양의 상관관계가 있다.

- 상관계수의 부호가 음(-)일 때에는 음의 상관관계가 있다.

- 1 에 가까울수록 상관이 강하다는 것을 의미

- 0 에 가까울수록 상관관계가 존재하지 않는 다는 것을 의미.

상관계수에 강약을 판단하는 기준은 없지만, 다음과 같이 이해하면 된다.

0.8□□r□       : 아주 강한 상관관계가 있음.

0.6□□r□□0.8  : 강한 상관관계가 있음.

0.4□□r□□0.6  : 약한 상관관계가 있음.

□r□□0.4  : 아주 약한 상관관계가 있음.

④ 간격 척도 나 율 척도 이상이 되는 자료에서 분석이 가능.

3. 분석방법

① 가설을 설정한다.

귀무가설 : r=0

② 분석□상관분석□이변량 상관관계수□변수설정□상관계수 설정□확인.

Fig-1. 이변량 상관계수.

(□)Fig-2.변수와상관계수설정.

4. 상관관계 분석.

□ 유의확률을 확인한다. 검정을 통해 가설에 검정을 한다.

□ 방향성과 강도를 분석한다.

□ 상관관계에 따른 결과에 대해 결론을 유추한다.

예제1) 아버지의 교육수준과 어머니의 교육수준은 어떤 관계가 있는가?

1. 가설을 설정한다.

귀무가설 r(아버지교육수준, 어머니교육수준)=0

2. 분석□상관분석□이변량 상관관계수□변수설정(부친의 졸업년도,모친의 졸업년도)□상관계수 설정□확인.

Fig-1. 이변량 상관계수.

(□)Fig-2.변수설정과 상관계수설정.

3. 결과분석.

□ 유의확률 0.000으로 유의수준(□=0.05)보다 작으므로 가설을 기각한다.

귀무가설 r(아버지의 교육수준,어머니의 교육수준)□0

아버지의 교육수준과 어머니의 교육수준에는 차이가 있다.

□ Pearson 상관계수 분석. 0.672**

- 아버지의 교육수준이 높아지면 어머니의 교육수준이 증가하고 강한 양의 상관관계(0.672)를 가지고 있        으며, 통계학적으로 매우 유의하다.(**)

□ ** 라는 표시는 가설이 기각되어서 “상관계수가 유의하다”라는 표시이며 유의수준(□=0.01)에서 유의.

★ 참고

1. Spearman 상관계수 : -순서척도일 경우

-Case가 30개 이하인 경우에 주로 사용.

2. 이 변량 상관계수 선택에서 옵션을 선택하면 기술통계량을 확인할 수 있다.

예제2) 결혼연령과 자녀수는 어떤 관계를 가지고 있는가?

1.가설을 설정한다.

귀무가설 : r ( 결혼연령, 자녀수)=0

2. 분석한다.

분석□상관분석□이변량 상관관계수□변수설정(결혼연령, 자녀수)□상관계수 설정□확인.

Fig-1. 이 변량 상관계수.

Fig-2. 변수설정과 분석할 상관계수 설정.

3. 결과분석.

□ 유의확률 □=0.000이므로 유의수준(□=0.01)보다 작기

때문에 가설을 기각한다. r( 연령, 자녀수)□0

□ Pearson 상관계수는 0.365**

연령이 증가하면 할수록 자녀의수도 증가하며 아주      약한 양의 상관관계(0.365)를 가지고 있다.

★ 참고사항

현재는 2개의 변수를 가지고 비교를 했지만 3변수를 가지고도 2변수와 똑같이 표현을 할 수 있다.