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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한마취통증의학회(구 대한마취과학회) Korean Journal of Anesthesiology Korean Journal of Anesthesiology Vol.72 No.6
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 558 - 569 (12page)
이용수
초록· 키워드
다중공선성(multicollinearity)은 다중회귀분석(multiple linear regression analysis)에서 설명변수들 상호 간의 상당한 선형적상관관계를 의미한다. 다중공선성으로 인해 잘못된 회귀분석의 결과가 도출될 수 있다. 다중공선성을 진단할 수 있는 방법으로서분산팽창인자(variance inflation factor), 상태지표(condition index), 상태수(condition number)와 분산분해비율(variance decomposition proportion)이 있다. 다중공선성은 설명변수 중 하나(Xh)를 반응변수로 하고 나머지 설명변수(Xi [i ≠ h ])를 설명변수로 하는 다중회귀식의 결정계수(coefficient of determination: Rh 2)로 설명할 수 있다. 최종 회귀분석식을 구성하는 회귀계수들의 분산(σh 2)은 분산팽창인자( 1 1−Rh 2 )와 비례한다. 그러므로, Rh 2의 증가는 강한 다중공선성을 의미하고 σh 2을 증가시킨다. 증가된 σh 2은 회귀계수들의 확률값(P value)과 그 신뢰구간을 믿을 수 없게 만든다. 상태지표는 표준화된 설명변수들의 상관행렬로부터 나온 각각의 고윳값과 최대 고윳값의 비의 제곱근이다. 상태지표의 최댓값은 상태수라고 정의한다. 분상팽창인자가 5–10보다 크거나 상태지표가 10–30보다 크면 다중공선성이 있다고 할 수 있다. 하지만, 이 두 가지로는 다중공선성의 존재 유무를 판단할 수는 있지만 실제로 다중공선성을 일으키는 설명변수들을 찾지는 못한다. 이러한 설명변수들은 고유벡터로부터 계산된 분산분해비율을 통해서 구할 수 있다. 분산분해비율은 각각의 상태지표에 따른 σh 2이 증가하는 정도를 나타낸다. 다시 말하면, 10에서30 이상인 상태지표에 공통으로 해당되고, 0.8에서 0.9 이상인 분산분해비율이 2개 이상 있으면, 그 분산분해비율에 해당하는 설명변수들끼리 다중공선성이 있다고 할 수 있다. 다중공선성이 존재하는 설명변수들을 제외함으로써 통계학적으로 안정된 다중회귀분석식을 구할 수 있다.
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#Regression
#Statistical bias
#Statistical data analysis.
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