• 분석 결과 해석 방법 

  • 세 가지 요소로 구성됩니다: 상관계수, 회귀식, 그리고 결정계수(R²)입니다.

    1. 상관계수 (Correlation Coefficient)

  • - 정의 : 상관계수는 두 변수 간의 관계의 강도와 방향을 나타내는 값입니다. 피어슨 상관계수를 사용하여 계산됩니다.
  • - 해석 :
    •              1.0: 완전한 양의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수도 항상 증가)
    •              0.7 ~ 0.9: 강한 양의 상관관계
    •              0.4 ~ 0.6: 중간 정도의 양의 상관관계
    •              0.1 ~ 0.3: 약한 양의 상관관계
    •              0.0: 상관관계 없음
    •              -0.1 ~ -0.3: 약한 음의 상관관계
    •              -0.4 ~ -0.6: 중간 정도의 음의 상관관계
    •              -0.7 ~ -0.9: 강한 음의 상관관계
    •              -1.0: 완전한 음의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 항상 감소)

  • - 예시 해석 : 만약 상관계수가 0.85라면, ALC룸 활용도와 성적 간에 강한 양의 상관관계가 있음을 의미합니다. 즉, ALC룸 활용도가 높을수록 성적이 높아지는 경향이 있습니다.

  • 2. 회귀식 (Regression Equation)

  • - 형태 : 일반적으로 회귀식은 다음과 같은 형태로 표현됩니다: [ y = mx + b ]
    •              y: 종속 변수 (성적)
    •              x: 독립 변수 (ALC룸 활용도)
    •              m: 기울기 (slope) - ALC룸 활용도가 1 단위 증가할 때 성적이 얼마나 증가하는지를 나타냅니다.
    •              b: 절편 (intercept) - ALC룸 활용도가 0일 때의 성적을 나타냅니다.

  • - 예시 해석 : 

  •              만약 회귀식이 ( y = 2.5x + 50 )이라면:
    •              ALC룸 활용도가 1 증가할 때 성적이 2.5 점 증가한다는 의미입니다.
    •              ALC룸 활용도가 0일 때 성적은 50점이라는 의미입니다.

  • 3. 결정계수 (R²)

  • - 정의 : R²은 회귀 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표입니다. 값은 0에서 1 사이의 범위를 가집니다.
  • - 해석:
    •              0.0: 모델이 종속 변수의 변동성을 전혀 설명하지 못함
    •              0.1 ~ 0.3: 모델이 약간의 변동성을 설명함
    •              0.3 ~ 0.5: 모델이 중간 정도의 변동성을 설명함
    •              0.5 ~ 0.7: 모델이 상당한 변동성을 설명함
    •              0.7 ~ 1.0: 모델이 대부분의 변동성을 설명함

  • - 예시 해석 : 만약 R² 값이 0.76이라면, 모델이 성적 변동성의 **76%**를 설명한다고 해석할 수 있습니다. 이는 ALC룸 활용도가 성적에 미치는 영향을 잘 설명하는 모델임을 의미합니다.

  • 4. 종합 해석

  • - 상관관계의 방향: 상관계수가 양수라면 두 변수는 같은 방향으로 움직이며, 음수라면 반대 방향으로 움직입니다.
  • - 상관관계의 강도: 상관계수의 절대값이 클수록 두 변수 간의 관계가 강하다는 것을 의미합니다.
  • - 모델의 적합도: R² 값이 높다면, 독립 변수가 종속 변수의 변동성을 잘 설명하고 있다는 의미입니다.
{"google":[],"custom":["Noto Sans KR"]}{"google":["Barlow","Libre Baskerville"],"custom":["Noto Sans KR"]}