[데이터 분석] 상관분석, 회귀분석 한번에 끝내기! 상관계수, 선형관계

데이터가 우리에게 이야기할 수 있다면 어떨까요? 상관분석과 회귀분석은 바로 그러한 데이터의 언어를 이해하도록 도와주는 강력한 통계적 도구들입니다. 이들 분석 방법을 통해 우리는 변수들 사이의 관계를 밝히고, 더 나아가 미래를 예측할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 상관분석과 회귀분석의 기본적인 개념과 사용법을 탐구하고, 이 두 분석 방법이 어떻게 서로 다른 점을 가지는지 설명합니다.  

상관분석 (Correlation Analysis)

상관분석은 두 변수 간의 관계를 이해하기 위해 사용됩니다. 이 관계는 방향성을 가지며, 양의 상관관계나 음의 상관관계로 표현될 수 있습니다.

• 상관계수의 계산: 통계적으로 이를 계산하기 위해, 피어슨(Pearson)이나 스피어만(Spearman) 상관계수가 주로 사용됩니다. 이 계수는 -1부터 +1 사이의 값을 가지며, 0에 가까우면 관계가 약하다는 것을, +1이나 -1에 가까우면 강한 관계를 가진다는 것을 나타냅니다.
• 결과의 해석: 중요한 점은, 상관계수가 높다고 해서 반드시 인과관계를 의미하는 것은 아니라는 점입니다. 상관분석은 관계의 강도와 방향만을 제공할 뿐, 그 원인을 설명하지는 않습니다.

 

회귀분석 (Regression Analysis)

회귀분석은 변수들 사이의 인과관계를 모델링하는 데에 중점을 두고 있습니다. 이 분석을 통해 우리는 독립 변수가 종속 변수에 어떤 영향을 미치는지를 정량적으로 파악할 수 있습니다.

• 회귀식과 인과관계: 회귀분석을 통해 얻은 회귀식을 통해, 독립 변수의 변화가 종속 변수에 미치는 영향의 크기와 방향을 정량적으로 설명합니다.
• 제한점과 가정: 회귀분석은 변수 간의 선형 관계를 가정하고 있으며, 독립성, 등분산성, 정규성 등 다양한 통계적 가정을 만족해야 하는 복잡성을 가집니다.

데이터 분석에서 상관분석과 회귀분석은 서로 보완적인 관계에 있습니다. 상관분석을 통해 관계의 존재를 발견하고, 회귀분석을 통해 그 관계의 성격과 특징을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 비즈니스, 경제, 사회 과학 등 다양한 분야에서 데이터를 기반으로 한 의사결정에 이 두 분석 방법이 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터를 통해 숨겨진 패턴을 발견하고 미래를 예측하는 것은 현대 비즈니스의 중심입니다. 상관분석과 회귀분석을 이해하고 활용함으로써, 우리는 더 나은 결정을 내리고, 전략을 계획하고, 최적의 결과를 도출할 수 있습니다.