회귀분석 사용법

하나 이상의 원인변수(독립변수)가 결과변수(종속변수)에 미치는 영향을 분석합니다. 예측과 설명에 모두 쓰입니다.

SPSS 기준

분석할 데이터를 올립니다. 종속변수는 연속형(점수·금액 등)이어야 합니다. 독립변수는 연속형·범주형 모두 가능합니다.

독립변수가 범주형(예: 성별)이면 자동으로 더미변수로 처리됩니다.

결과변수(예측하려는 것)를 '종속변수' 칸에, 원인변수(들)를 '독립변수' 칸에 드래그합니다. 여러 독립변수를 넣으면 다중회귀가 됩니다.

어떤 변수를 넣을지 모르겠다면 데이터 화면의 '분석 추천'을 먼저 이용하세요.

'분석 실행' 버튼을 누르면 회귀계수, 설명력(R²), 유의성(F검정)이 자동 계산됩니다. 정규성·다중공선성 같은 가정도 함께 검사됩니다.

R²는 모형의 설명력, 각 변수의 β와 p값은 영향의 크기와 유의성을 뜻합니다. 우리말 해석문이 핵심을 요약하고, APA 표와 산포도가 함께 제공됩니다.

p<.05인 변수가 통계적으로 유의미한 영향을 미친 변수입니다.

결과를 이렇게 해석합니다

분석을 실행하면 아래 항목들이 우리말 해석문과 함께 자동으로 제시됩니다. 각 숫자가 무엇을 뜻하는지 미리 알아두세요.

실제 분석을 실행하면 이런 그래프가 자동으로 그려집니다

R²(설명력) — 모형이 얼마나 설명하나

R²는 독립변수들이 종속변수 분산을 설명하는 비율입니다. R²=.28이면 28%를 설명한다는 뜻입니다. 사회과학에서는 .10~.30도 의미 있게 봅니다.

회귀계수(β) — 각 변수의 영향

표준화계수 β는 각 독립변수가 종속변수에 미치는 상대적 영향력입니다. β가 양수면 정(+), 음수면 부(−)의 관계이고, p<.05인 변수만 유의미한 영향으로 해석합니다.

진단 — 결과를 믿어도 되나

다중공선성(VIF<10), 잔차 정규성, 독립성(Durbin-Watson 약 2)이 충족되어야 결과가 신뢰됩니다. '자세히 보기'에서 자동 점검 결과를 확인하세요.