독립변수

독립변수 범주형, 연속변수 범주형 일 때 사용하는 통계 분석 방법

OTHA
by OTHA 8월 05, 2025

독립변수가 범주형, 종속변수가 범주형일 때 사용하는 통계 방법

통계 분석에서 변수의 유형(범주형 vs. 연속형)에 따라 적용할 수 있는 분석 기법이 달라집니다. 이번 글에서는 독립변수가 범주형이고, 종속변수도 범주형일 때 사용할 수 있는 대표적인 분석 방법을 정리해보았습니다.



1. 카이제곱 검정 (Chi-square Test of Independence)

  • 조건: 독립변수와 종속변수가 모두 범주형일 때
  • 목적: 두 변수 간에 통계적으로 유의미한 관련이 있는지 확인
  • 예시: 성별(남/여)과 구매 여부(구매함/안 함)의 관련성 분석


2. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression)

  • 조건: 종속변수가 이항 범주형 (예: 성공/실패)
  • 설명: 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는지를 모델링
  • 예시: 교육 수준(고졸/대졸)이 취업 성공 여부에 미치는 영향


3. 다항 로지스틱 회귀 분석 (Multinomial Logistic Regression)

  • 조건: 종속변수가 세 개 이상의 범주를 가질 때
  • 설명: 다중 범주 결과를 예측하는 모델
  • 예시: 직업 유형(사무직/서비스직/생산직 등)을 성별, 지역 등에 따라 예측


요약 정리

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독립변수 종속변수 적절한 통계 방법