연구에 활용하는 상관분석: 쉽게 배우는 9가지 방법

연구에 활용하는 상관분석: 쉽게 배우는 9가지 방법

 

연구를 진행하면서 여러 변수 사이의 관계를 파악하는 것은 중요한 과정입니다. 이러한 관계를 분석하는 방법 중 하나가 상관분석(correlation analysis)인데요, "연구 방법 9" 시리즈의 이번 포스팅에서는 상관분석을 쉽게 배우는 9가지 방법을 소개 드립니다!

목차

• 상관분석이란?
• 상관분석의 종류
• 상관분석의 전제 조건
• 상관분석 수행 방법
  • 1. 연구 질문 설정
  • 2. 자료 수집
  • 3. 자료 분석
  • 4. 결과 해석
• 상관분석 주의사항
• 팁: 상관분석 결과를 효과적으로 활용하는 방법

상관분석이란?

상관분석은 두 변수 사이의 선형적인 (linear) 관계의 정도와 방향을 파악하는 통계 기법입니다. 쉽게 말해, 두 변수의 값이 함께 증가하거나 감소하는지, 아니면 서로 반비례하는지를 알려줍니다. 상관분석을 통해 변수 간의 연관성을 파악함으로써 연구 질문에 대한 답을 찾거나 예측 모델을 개발하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

상관분석의 종류

상황에 따라 사용되는 상관분석에는 여러 가지 종류가 있습니다. 대표적인 것으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다.

• 피어슨 상관 계수 (Pearson correlation coefficient): 연속형 변수 간의 선형적인 관계를 측정합니다.
• 스피어만 순위 상관 계수 (Spearman's rank correlation coefficient): 순서형 변수 간의 모노톤 관계 (monotonic relationship)를 측정합니다.
• 켄달 순위 상관 계수 (Kendall's rank correlation coefficient): 순서형 변수 간의 관계를 측정하며 스피어만 순위 상관 계수보다 더 강력합니다.

상관분석의 전제 조건

상관분석을 실시하기 전에 몇 가지 전제 조건을 확인해야 합니다.

• 측정 수준: 상관분석은 일반적으로 연속형 변수 간에 적용됩니다. 순서형 변수의 경우에는 순위 상관 계수를 사용해야 합니다.
• ** outliers 존재 여부:** 이상치 (outlier)가 많이 존재할 경우 상관분석 결과가 왜곡될 수 있으므로 확인이 필요합니다.
• 선형적인 관계: 상관분석은 선형적인 관계를 가정하기 때문에 변수 간의 관계가 비선형적인 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다.

상관분석 수행 방법

상관분석은 다음과 같은 단계를 통해 수행됩니다.

1. 연구 질문 설정

연구 질문을 명확하게 설정하는 것이 중요합니다. 어떤 변수들 간의 관계를 파악하고자 하는지, 이러한 관계를 통해 무엇을 알고 싶어 하는지 명확하게 정의해야 합니다.

2. 자료 수집

연구 질문에 따라 필요한 데이터를 수집합니다. 설문 조사, 실험 데이터, 기존 연구 자료 등 다양한 방법으로 자료를 수집할 수 있습니다.

3. 자료 분석

통계 프로그램 (SPSS, R 등)을 활용하여 상관분석을 실시합니다. 선택된 상관분석 방법에 따라 해당 계수를 산출하고 유의수준을 검정합니다.

4. 결과 해석

산출된 상관 계수와 유의 수준을 바탕으로 변수 간의 관계를 해석합니다. 상관 계수의 값과 부호를 통해 관계의 정도와 방향을 파악하고, 유의 수준을 통해 이러한 관계가 우연히 발생한 것이 아닌지를 판단합니다.

상관분석 주의사항

상관분석은 변수 간의 관계를 파악하는 데 유용한 방법이지만 다음과 같은 점에 주의해야 합니다.

• 상관관계는 인과관계를 의미하지 않습니다. 상관분석 결과 두 변수 간에 상관관계가 있다고 해도 한 변수

 

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