이 문서에서는 회귀 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다. 데이터 분석 도구를 사용하여 Excel에서 Anova 테이블 해석 분석에서 얻었다. 특정 관심 주제에 대한 변수의 영향을 추정하기 위해 통계 모델링에서 널리 사용됩니다. 이 문서를 따라 Excel의 회귀 분석 도구를 사용하여 이 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.
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회귀 분석이란 무엇입니까?
회귀 분석은 종속 변수와 단일 또는 여러 독립 변수 간의 관계를 생성하는 데 사용되는 일련의 방법입니다. 회귀의 가장 일반적인 두 가지 형태는 다음과 같습니다.
- 단순 선형 회귀
- 다중 선형 회귀
단순 선형 회귀: 종속 변수의 결과에 영향을 미치는 독립 변수가 하나만 있는 경우 이 분석을 수행할 수 있습니다. 단순 선형 회귀 방정식은 다음과 같습니다.
Y =α0 + α1 X1 + ϵ
다중 선형 회귀: 종속 변수의 결과에 영향을 미치는 독립 변수가 여러 개인 경우 이 분석을 수행할 수 있습니다. 다중 선형 회귀 방정식은 다음과 같습니다.
Y =α0 + α1 X1 + α2 X2 +….+ αn Xn + ϵ
Excel에서 회귀 분석을 수행하고 ANOVA를 해석하는 방법
⦿ 파트 1:Excel에서 회귀 분석을 수행하는 방법
회귀 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 분석 사용 엑셀의 도구. 그러나 도구에 액세스하려면 도구를 활성화해야 할 수 있습니다. 다음 단계로 충분합니다.
- 파일>>옵션으로 이동 또는 ALT+F+T 누르기 .
- 추가 기능 선택 tab>>Excel 추가 기능 관리>>이동 .
- 분석 도구 확인 확인란>>확인을 클릭합니다. .
그런 다음 아래와 같이 데이터 탭에서 데이터 분석 도구에 액세스할 수 있습니다.
나. 단순 선형 회귀
다음 데이터세트가 있다고 가정합니다. 여기, X 이자율을 나타내는 독립 변수이며 Y 집값을 나타내는 종속변수이다. 회귀 분석을 수행하여 이러한 변수가 서로 어떻게 관련되어 있는지 확인할 수 있습니다.
이를 위해 Excel의 데이터 세트에 대해 단순 선형 회귀 분석을 수행하려면 아래 단계를 따르십시오.
📌 단계:
- 먼저 데이터>>데이터 분석을 선택합니다. . 그런 다음 회귀를 선택합니다. 분석 도구 상자에서 확인을 클릭합니다.
- 다음으로 회귀가 표시됩니다. 대화 상자. 이제 Y를 선택합니다. 입력 Y 범위에 대한 레이블을 포함한 값 및 X 입력 X 범위 값 . 그런 다음 라벨을 확인합니다. 체크박스. 다음으로 출력 범위의 라디오 버튼을 표시합니다. 분석 결과를 얻고자 하는 셀 참조를 입력합니다. 그런 다음 확인을 클릭하세요.
- 마지막으로 지정된 위치에서 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.
ii. 다중 선형 회귀
이제 대신 다음 데이터세트가 있다고 가정합니다. 여기서 종속 Y 변수는 다른 도시의 주간 라이더 수를 나타냅니다. 반면에 독립 X 변수는 주당 가격, 도시 인구, 라이더의 월 소득 및 월 평균 주차 요금을 각각 나타냅니다. 데이터 세트에 대한 회귀 분석을 수행하여 독립 변수가 주간 라이더 수에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
이를 위해 Excel의 데이터 세트에 대해 다중 선형 회귀 분석을 수행하려면 아래 단계를 따르세요.
📌 단계:
- 먼저 데이터>>데이터 분석을 선택합니다. . 그런 다음 회귀를 선택합니다. 이전과 같이 분석 도구 상자에서 확인을 클릭합니다.
- 다음으로 회귀가 표시됩니다. 이전과 같은 대화 상자. 이제 Y를 선택합니다. 입력 Y 범위에 대한 레이블을 포함한 값 모든 X 입력 X 범위 값 . 그런 다음 라벨을 확인합니다. 체크박스. 다음으로 출력 범위의 라디오 버튼을 표시합니다. . 그런 다음 분석 결과를 얻고자 하는 셀 참조를 입력합니다. 그런 다음 확인을 클릭하세요.
- 마지막으로 지정된 위치에서 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.
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⦿ 파트 2:Excel에서 ANOVA 및 기타 회귀 분석 결과를 해석하는 방법
회귀 분석 출력은 다음과 같이 세 부분으로 나뉩니다.
- 회귀 통계
- ANOVA 표
- 계수 표
나머지는 그다지 중요하지 않으므로 각 부분의 몇 가지 구성 요소에 대해 간략하게 설명하겠습니다.
회귀 통계: 이 표의 두 가지 중요한 값은-
- 여러 R: 상관계수라고 합니다. 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계가 얼마나 강한지 알려줍니다. 1, -1 및 0 강한 긍정, 강한 부정, 관계 없음을 각각 나타냅니다.
- R 스퀘어: 이것을 결정 계수라고 합니다. 독립 변수로 설명할 수 있는 종속 변수의 백분율을 알려줍니다. 1에 가까운 값 종속변수의 차이가 대부분의 값에 대한 독립변수의 차이로 설명될 수 있음을 나타냅니다.
ANOVA 표: 의미 F 여기에서 가장 중요합니다.
- 의미 F: 0. 미만의 값 05 선형 관계가 통계적으로 유의함을 나타냅니다.
계수 표: 이 표의 계수는 변수 간의 관계를 나타내는 선형 방정식을 구성하는 데 사용됩니다.
나. 단순 선형 회귀
먼저 아래 회귀 통계 표를 관찰하십시오.
- 여러 R =0.62 변수 간의 관계가 그렇게 강하지도 약하지도 않음을 나타냅니다.
- R 제곱 =0.38 38%임을 나타냅니다. Y의 값은 X 로 설명할 수 있습니다. 가치.
그런 다음 아래 ANOVA 표를 관찰하십시오.
- 유의도 F =0.01 <0.05 변수 간의 선형 관계가 통계적으로 유의함을 나타냅니다.
마지막으로 아래 계수 표를 관찰하십시오.
회귀 방정식은 Y =393348.62 – 23409.45X + 41456.52입니다.
자세히 알아보기: Excel에서 ANOVA 단일 요인 결과를 해석하는 방법
ii. 다중 선형 회귀
먼저 회귀 통계 테이블을 관찰합니다.
- 여러 R =0.97 관계가 강함을 나타냅니다.
- R 제곱 =0.94 94%임을 나타냅니다. Y 값은 X로 설명할 수 있습니다. 가치.
그런 다음 아래 ANOVA 표를 관찰하십시오.
- 유의도 F <<0.05 변수 간의 선형 관계가 통계적으로 매우 중요함을 나타냅니다.
마지막으로 아래 계수 표를 관찰하십시오.
회귀 방정식은 Y =100222.56 – 689.52X1일 수 있습니다. + 0.055X2 – 1.3X3 + 152.45X4 + 5406.37 .
자세히 알아보기: Excel에서 양방향 ANOVA 결과를 해석하는 방법
기억해야 할 사항
- 데이터 분석 도구에 액세스하려면 Analysis ToolPak 추가 기능을 활성화해야 합니다.
- Significance F의 경우 가정된 신뢰 수준보다 훨씬 작은 값은 더 강한 관계를 의미합니다.
결론
이제 Excel에서 회귀 분석을 수행하고 분석에서 얻은 Anova 테이블을 해석하는 방법을 알게 되었습니다. 추가 질문이나 제안 사항이 있습니까? 아래 댓글 섹션에 알려주십시오. ExcelDemy를 방문할 수도 있습니다. Excel에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 참조하세요. 우리와 함께하고 계속 배우십시오.
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