회귀분석과 상관분석의 차이점은 무엇인가요?
회귀분석과 상관분석은 모두 변수 간의 관계를 분석하는 기법이지만, 목적과 결과 해석에 차이가 있습니다. 상관분석은 두 변수 간의 **선형적 관계의 강도와 방향**을 측정하는 데 초점을 맞춥니다. 즉, 두 변수가 얼마나 강하게 연관되어 있는지, 그리고 그 관계가 양의 방향인지 음의 방향인지를 나타내는 상관계수를 산출합니다. 반면, 회귀분석은 한 변수(독립변수)의 변화가 다른 변수(종속변수)에 미치는 **영향의 크기와 방향**을 예측하는 데 초점을 맞춥니다. 즉, 독립변수의 변화량에 따른 종속변수의 변화량을 예측하는 회귀식을 구축합니다. 상관분석은 인과관계를 직접적으로 설명하지 않지만, 회귀분석은 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석함으로써 인과관계를 추론하는 데 사용될 수 있습니다. 두 기법은 서로 보완적인 관계에 있으며, 상관분석을 통해 변수 간의 관계를 확인한 후, 회귀분석을 통해 그 관계의 세부적인 내용을 분석하는 경우가 많습니다.
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