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안녕하세요!
회귀 모형 결과에 대한 분석에서 각 변수의 영향력이나 통계적 유의성을 이야기할 때, T값이 클수록 회귀계수가 유의하다고 판단합니다. 그리고 T값이 크면 T값에 대한 p-value가 작습니다.
따라서 변수는 T값이 클수록, p-value가 작을수록 통계적으로 유의미하다고 볼 수 있습니다.

Fertility 변동성을 설명하는 가장 유의한 설명변수는 Education이다. 라는 보기는 올바른 내용입니다.
결과를 봤을 때 T값이 가장 큰 것이 맞습니다. (T값의 비교는 절댓값으로 하게됩니다.)

보기 3번설명에서는 T값에 대한 p-value로 이야기를 해서 작은이라는 표현이 사용된 것입니다.
"Fertility 변동성을 설명하는 가장 유의한 설명변수는 t value에 대한 p-value가 가장 작은 Education이다"

또는 "Fertility 변동성을 설명하는 가장 유의한 설명변수는 t value가 가장 큰(절댓값 기준) Education이다" 라고 하여도 올바른 표현이 됩니다.

이해에 도움이 되셨기를 바랍니다.
감사합니다!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wjstndlr970913님.

회귀 모형 분석에서 T값은 회귀계수가 유의한지를 판단하는 중요한 지표로 사용됩니다. 일반적으로 T값이 클수록 해당 회귀계수는 통계적으로 더 유의하다는 것을 의미합니다. 이는 p-value가 작아짐을 의미하며, 귀무가설을 기각할 수 있는 가능성이 높아짐을 뜻합니다.

작성해주신 질문을 보면, 강의자료와 문제 풀이 사이에 혼동이 있으셨던 것 같습니다. 문제의 3번 선지에서는 “T값이 가장 작은 것이 유의한 변수로 선정된다”고 되어 있던 것 같습니다. 이 표현이 혼란을 일으킨 원인이 아닐까 생각됩니다.

정확한 개념으로는:
- T값이 클수록: 해당 회귀계수가 유의하다고 판단되며, 이는 유의한 변수가 됩니다.
- T값이 작을수록: 회귀계수가 유의하지 않다고 판단되기 쉽습니다.

따라서 문제에서 올바른 답은 T값이 가장 큰 변수가 유의하다는 것이 맞습니다. 문제에서 제시된 선지가 잘못되었거나, 강의 내의 설명을 다시 확인해보셔야 할 것 같습니다.

아래 링크에서 관련된 문제가 해결된 비슷한 질문들을 참고하시면 더 도움이 될 수 있습니다:
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