독립변수 범주형, 종속변수 0과 1 (이진형) 일 때 사용하는 통계 분석 방법

독립변수가 범주형(categorical)이고, 종속변수가 0과 1로 이루어진 이진형(binary)

✅ 1. 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression)

가장 대표적이고 널리 사용되는 방법입니다.

• 이진 종속변수의 확률을 예측
• 범주형 독립변수는 더미 변수로 변환

예: 혈액형(A, B, AB, O) → 질병 유무(0, 1) 예측

모델 수식:

log(p / (1 - p)) = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₖXₖ

✅ 2. 교차분석 (카이제곱 검정, Chi-Square Test)

• 두 범주형 변수 간 연관성을 검정
• 예: 혈액형과 질병 유무 간 관련성
• 예측보다는 관계 분석에 적합

✅ 3. Fisher의 정확검정 (Fisher's Exact Test)

• 교차표의 셀 빈도가 적을 때 사용 (특히 2x2 표)
• 소표본 데이터 분석에 유리

✅ 4. 두 비율의 차이 검정 (Two-proportion z-test)

• 두 그룹 간 비율 차이 분석
• 예: 남성과 여성의 질병 유무 비율 차이

📌 분석 방법 선택 요약

상황	추천 분석 방법
독립변수 하나, 종속변수 이진	로지스틱 회귀, 카이제곱 검정
독립변수가 2수준 (예: 성별)	이항검정 또는 Fisher검정
독립변수 여러 개 (범주형 포함)	로지스틱 회귀
예측이 목적	로지스틱 회귀
단순 연관성 파악	카이제곱 검정

💡 팁:
- 범주형 변수는 반드시 더미 변수 처리 (One-hot encoding)
- 소표본이면 Fisher의 정확검정 사용
- 로지스틱 회귀 해석 시 오즈비(odds ratio)를 사용하면 직관적