독립변수 여러개, 종속변수 1개일 때 사용하는 통계 분석

✅ 1. 다중선형회귀분석 (Multiple Linear Regression)

• ✔️ 사용 조건: 종속변수가 연속형(수치형)이고, 독립변수가 2개 이상
• ✔️ 예시:
  종속변수: 시험 성적
  독립변수: 공부 시간, 출석률, 수면 시간
• ✔️ 분석 목적:
  • 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향 추정
  • 예측 모델 생성
  • 변수의 상대적 중요도 파악

✅ 2. 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression, 다변수)

• ✔️ 사용 조건: 종속변수가 범주형(binary 또는 다항)일 때
• ✔️ 예시:
  종속변수: 합격/불합격 (이진형)
  독립변수: 공부 시간, 출석률, 나이

✅ 3. 분산분석 (ANCOVA 또는 MANCOVA)

• ✔️ ANCOVA (공분산분석): 종속변수 1개 + 독립변수 중 일부가 범주형일 때
• 연속형 독립변수는 공변량(covariate)으로 조정
• ✔️ 예시:
  종속변수: 시험 점수
  독립변수: 성별(범주형), 공부시간(연속형)

✅ 4. 다항 회귀분석 (Polynomial Regression)

• ✔️ 사용 조건: 변수 간 비선형 관계가 의심될 때
• 독립변수가 2개 이상이어도 가능
• ✔️ 예:
  Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₁² + β₃X₂ + ⋯ + ε

✅ 상황에 따른 선택 요약표

조건	사용 분석법
종속변수가 연속형, 독립변수 2개 이상	✅ 다중선형회귀분석
종속변수가 이진 범주형	✅ 다중 로지스틱 회귀분석
종속변수 연속형 + 독립변수 중 범주형 존재	✅ ANCOVA
변수 간 관계가 비선형일 가능성	✅ 다항 회귀분석