이 글에서는 위계적 회귀 분석이란 무엇이며 SPSS 상에서 위계적 회귀 분석을 실시하는 방법에 대해 논의할 것이다. 또 추가적으로 위계적 회귀 분석과 단계 선택(스텝와이즈)을 망설이는 분들을 위해 개념적 차이에 대해 논의하게 된다.위계적 회귀 분석이란 무엇인가.위계적 회귀 분석은 학제별로 다르게 부르지만 단계적 회귀 분석이라고도 하고 계층적 회귀 분석이라고도 한다. 그러나 가장 많이 쓰이는 단어가 위계적 회귀 분석이기 때문에 이 글에서도 위계적 회귀 분석이라고 할 수 있다. 위계적 회귀 분석은 간단히 표현하면 변수를 추가해 회귀 분석을 2회 이상 한 것이다. 위계적 회귀 분석의 목적은 독립변수를 단계적으로 투입함으로써 종속변수에 대한 영향도를 파악하는 것이다. 앞 단계에 비해 새로 투입된 변수에 의한 F값의 증가분이 유의미한지를 파악하여 모형의 적합성을 판단할 수 있다. 독립변수의 특성이 주로 다를 경우 특성별로 구분해 위계적 회귀 분석을 실시하면 변화량(설명력)을 측정할 수 있다.SPSS 상에서 위계적 회귀 분석을 실시하는 방법 SPSS에서 위계적 회귀 분석을 실시할 때에 가장 중요한 것은 설명력의 변화이다. 통상 R평방 변화량으로 측정한다. 분석→회귀 분석→선형을 클릭해 회귀 분석을 실시하는 방식과 같이 위계적 회귀 분석을 실시할 수 있다. 다만 차이가 있다면 블록을 구분하는 것이다. 본고에서는, 그레이프 후르츠의 판매 가격에 관한 위계적 회귀 분석을 실시해 보려고 한다.
우선 자몽 판매가에 간접적인 영향을 주는 변수(지역, 공정처리, 유럽산, 교배 여부)를 넣은 이후 블록란에 있는 다음을 클릭한다. 그 후, 자몽의 판매 가격에 직접적인 영향을 주는 자몽의 크기와 숙성의 달을 넣는다. 이후 통계 버튼을 클릭해 R승 변화량을 반드시 클릭한다. 위계적 회귀 분석의 주된 목표는 R승의 변화량을 측정하는 것이다.
그 후 확인버튼을 누르면 SPSS 상에서 다음과 같은 결과표가 표시된다. 주로 모형 요약과 계수를 많이 본다. 모형 요약에서 보면, 첫 번째 모형에서는 R제곱이.309이며 두 번째 모형인 세논R 제적화.917이다. 즉, R 제적이 상당히 증가한 것을 확인할 수 있다. 유의수준 F 변화량도 .000으로, 매우 R승의 변화량이 매우 의미있다고 생각된다. 이를 해석하면 첫 번째 변수 집단만 넣는 것보다 두 번째 집단까지 넣는 것이
위계적 회귀 분석과 단계 선택법(스텝와이즈)의 차이, 첫 번째 통계를 배우면 위계적 회귀 분석과 스텝와이즈의 차이를 잘 이해하지 못할 수 있다. 둘은 변수를 조작한다는 점에서 비슷한 개념이나 위계적 회귀 분석(분석방법)이 단계 선택법(변수 투입 기준)보다 상위 개념이다. 단계선택법은 회귀분석 내에서 어떤 방식으로 변수를 투입할지를 결정할 뿐 분석방법은 아니며, 반면 위계적 회귀분석은 R승의 변화량을 측정할 목적으로 의도적으로 연구자의 판단에 따라 블록을 구분한 것이다. 위계적 회귀 분석을 실시하면서 변수의 투입을 스텝 와이즈로 하는 경우를 생각하면, 두 개의 개념의 차이를 확실히 구분할 수 있게 된다.
그럼, 위계적 회귀 분석에 스텝 와이즈를 적용해 본다. 상기로 활용한 데이터를 엔터 방식이 아닌, 단계 선택법 중 전진을 활용해 실시해 보면, 이하의 결과가 된다. 스텝와이즈를 하면 결과가 다른 것을 볼 수 있다. 상기 방식과 동일 데이터에 같은 블록으로 위계적 회귀 분석을 하고, 단계 선택만 엔터에서 전진(포워드)으로 바꾸었다.
총 4개의 모형을 발견할 수 있으며 많은 변수가 제외되었음을 확인할 수 있다. 첫 번째 블록에서 가장 의미 있는 유럽산과 범_지역 변수만 포함되었고, 그 후 두 번째 모형에서 범_지역이라는 변수가 포함되었으며, 그 후의 단계 선택에 따라 나머지 변수가 포함되지 않았다. 그 후 두 번째 블록에서 의미 있는 두 변수가 모두 추가되었음을 확인할 수 있다.
