52강 이원분산분석

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데이터 타입이 이미 무엇이냐의 문제

범주형 변수 - 자동 인식

pythonimport pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    '지역': ['서울', '부산', '서울'],  # dtype: object (문자열)
    '매출': [100, 200, 150]
})

'지역' 컬럼이 문자열(object) 타입이면

→ OLS가 "아, 이건 범주형이구나" 자동 인식합니다.

→ 내부적으로 알아서 더미 변수 처리(원핫 인코딩)

이원분산분석 - c() 필요한 상황

pythondf = pd.DataFrame({
    '비료': [1, 2, 3, 1, 2, 3],  # dtype: int64 ← 문제!
    '수분': [1, 1, 2, 2, 3, 3],  # dtype: int64 ← 문제!
    '수확량': [10, 20, 15, 25, 30, 35]
})

'비료', '수분' 컬럼이 숫자(int) 타입이면

→ OLS가 "아, 이건 연속형 수치변수구나" 로 잘못 인식합니다.

→ c(비료) 를 써줘야 "숫자처럼 생겼지만 범주형이야!" 라고 명시

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 연정님, 이원분산분석과 선형회귀에서의 ols 사용법에 대해 혼란을 느끼신 것 같습니다.

ols 함수는 범주형 변수를 자동으로 처리할 수 있습니다. 그러나 이 능력을 활용하는 방식은 회귀 분석과 분산분석에서 약간의 차이가 있습니다.

1. 회귀 분석에서의 ols: 일반적으로 회귀 분석에서는 범주형 변수를 명시적으로 인코딩하지 않아도 ols 함수 내부에서 자동으로 처리하여 비교적 편리하게 사용할 수 있습니다. 즉, 포뮬러에 범주형 변수를 바로 넣어도 작동합니다.

2. 분산분석에서의 ols: 반면, 이원분산분석에서는 범주형 변수를 명시적으로 C()로 감싸야 하는데, 이는 해당 변수를 범주형 데이터로 확실하게 인식시키기 위함입니다. 특히, 수치형으로 저장된 범주형 변수를 정교하게 다루기 위하여 필요한 조치입니다. 이렇게 함으로써 각 수준에 대한 정확한 분석과 해석이 가능합니다.

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