인프런 커뮤니티 질문&답변

공통점:

1. 둘 다 여러 개의 독립변수와 하나의 종속변수 간의 관계를 분석

2. 종속변수는 연속형 변수

3. 모두 OLS(Ordinary Least Squares) 방법을 사용
   
   차이점:

   1. 분석 목적:

      • 다중회귀분석: 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 파악하고, 예측을 목적으로 함

      • 이원분산분석: 독립변수(요인)들이 종속변수에 미치는 영향과 상호작용 효과를 검증하는 것이 목적

   2. 독립변수의 특성:

      • 다중회귀분석: 독립변수는 연속형 변수, 범주형 변수입니다.

      • 이원분산분석: 독립변수는 범주형 변수입니다.

         

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

조경민님께서 문의하신 다중회귀분석과 이원분산분석의 차이에 대해 질문 주셨네요. 두 분석 방법 모두 ols 함수를 사용한다는 공통점이 있지만, 기본적인 목적과 적용되는 상황에 차이가 있습니다.

다중회귀분석은 여러 독립변수와 하나의 종속변수 간의 관계를 모델링하는 방식입니다. 독립변수의 변화가 종속변수에 어떤 영향을 미치는지 분석하는데 주로 사용됩니다.

이원분산분석(ANOVA)은 두 개 이상의 그룹(범주형 변수)이 하나의 연속형 변수에 미치는 영향을 분석하는 방법입니다. 주로 그룹 간에 평균 차이가 있는지 검정할 때 사용됩니다.

아래 링크에서는 다중회귀분석과 이원분산분석에서 범주형 데이터를 다루는 방식에 대한 설명이 나와 있어, 두 분석 방법의 차이점을 이해하는데 도움이 될 것입니다.

• 다중회귀분석에서 범주형데이터가있어도 ols 함수에서는 C()묶을필요없다고 하셨었는데
  이 자료에서는 다중회귀분석과 이원분산분석에서 ols 함수를 사용할 때의 차이점에 대해 설명하고 있습니다. 다중회귀분석에서는 기본적으로 범주형 데이터를 직접적으로 처리할 수 있으나, 이원분산분석에서는 범주형 데이터를 C()로 명시적으로 묶어주어야 한다는 점을 확인할 수 있습니다.
  

이러한 차이점 외에도 두 분석 방법은 사용되는 통계적 가정, 목적, 그리고 적용되는 데이터 유형에 따른 차이점이 있습니다. 다중회귀분석은 예측에 유용하며, 이원분산분석은 그룹 간 차이를 검증하는 데에 적합합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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