좀 알려주라..
ㅜㅜ
Multiple regression 내에서 interaction 항과 관련한 질문사항이 있음.
위 개념에 대해서 대부분의 설명을 보고 그 의미는 이해한 상태인데,
대부분의 설명이 아래와 같은 식이더라고...
예를 들어,
X1 = 공부시간
X2 = 성별
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X1*X2
: (성적 = B0 + B1*공부시간 + B2*성별 + B3*공부시간*성별)
예를 들어 X2가 성별(여자 :1, 남자 :0) 이라고 하면, 더미변수(X2)에 0과 1을 넣었을 때,
남자, Y = B0 + B1*X1
여자, Y = B0+B2 + X1(B1+B3)
으로 절편과 기울기가 각각 다르게 나오자나....그래서 남자에 비해서 여자의 평균이(절편이) 어떻게 다르고
여자의 공부시간이 성적에 미치는 영향이 남자의 그것보다 어떠하다...이렇게 해석하잖아...
이걸 확인해보려고 샘플을 남, 녀로 각각 분리해서 회귀분석해보니까
남, 녀 각각의 회귀모델에서 저 베타 값들하고 동일하게 나오더라고...
남자, Y = B0 + B1*X1
여자, Y = B0+B2 + X1(B1+B3) 와 동일하게 나왔음.
그런데...ㅜㅜ 여기서 의문이 생겼어...
위의 식에서 아래식과 같이 다른 독립변수 하나를 더 집어넣고(X3=수면시간 이라고 치자)
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X1*X2 +B4*X3
회귀식을 돌려봤어.
그리고 확인해볼려고,
이걸 샘플을 남, 녀로 각각 분리 각각 회귀식을 돌려보았지..
기대하기로는
남자, Y = B0 + B1*X1+B4*X3
여자, Y = B0+B2 + X1(B1+B3) + B4*X3
요렇게 나올 줄 알았는데, 각각 돌린 식에서 베타값들이 다르게 나왔어.
혹시나 해서
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X1*X2 + B4*X3 + B5*X3*X2
이렇게 하고 남녀 각각의 회귀식의 베타값과 비교하니 비로소 같더라고.
일단 질문은...
1) 보통 상호작용항 설명하는 교재들이나 인터넷 자료들 보면, X1, X2, X1*X2 항들만 넣어서 설명하더라고. 그런데 보통은 다른 독립변수(control v
variable)을 더 넣어서 해야 할 경우가 많지 않은가? 다른 독립변수를 넣으면 안되는 거야?
2) 다른 독립변수를 새로 넣어도 되면, 그 새롭게 넣은 독립변수에도 더미(위의 경우에는 X2, 성별)변수와 교호작용항을 만들어야 해??
(이 새로 넣은 독립변수*더미변수 교호작용향을 안만드니까 다른 베타값들이 변하던데 이건 괜찮은 거야?
남녀 샘플을 분리한 식하고 베타값들이 다른데 괜찮은거야? 각각의 모델에서 나온 베타값과 다른 이 베타값들을 그냥 써도 되는 거야?)
그래 시발 이게 질문이지 과제나 쳐 물어보는 핑프가 아니라. 일단 모든 건 회귀 처음 배우는 과정에서 해석이 필요하다는 전제하의 설명임. 해석 ㅈ까고 예측만 ㅈㄴ 중요하다하면 얘기가 좀 달라질 수 있어. 1) 독립변수를 뭘 넣을지는 보통 이론에 따라. 왜냐면 현실적으로 목적변수와 관련된 모든 변수들을 넣을 수 없기 때문이야. 그렇기 때문에 관심있는 변수들을 선택해서 넣는 거고. 새로운 변수가 기존의 독립변수와 상관성이 높을 경우(다중 공선성) 문제가 생길 수는 있는데, 이건 좀 더 가면 배울거임
2) 이것도 선택.....이긴 한데, 굳이 판별하고 싶으면 모델간의 잔차제곱합을 이용한 F test로 할 수 있음. 변수를 추가한 모델의 설명력이 충분히 늘어나지 않으면 굳이 넣을 필요 없다 이걸 골자로 하는 테스트가 있음. 이것도 곧 배울거야
3) 마지막으로 베타값이 다르게 나온 이유는 성별과 잠 변수가 완전히 독립인 변수가 아니라서 그래. 이걸 쓰냐 마냐는 2)에서 모델 선택해서 결정하면 되는 문제고
우와~ 고생이 많다 회귀분석 순서는 대략 다음과 같음 1. 산점도 작성 (직선에 가까운 것만 회귀분석) 2. 상관계수 파악 ( 1항과 비슷, 0.6 이상 ) 3. 잔차진단도(spss,sas 등), 잔차분석 (특정한 모양이 없어야 함) 4. 잔차분석에서 모양에 패턴이 있으면 이상치 파악 (제거 또는 대체) 5. 1항부터 반복 6. PRESS, 비선형회귀, 적합결여검정, 표준화회귀계수 등 분석 실시 7. 해석과 설명
2항에서 0.6은 내 기준
추가 7. 관측값 vs 예측값의 산점도를 그려서 직선에 가까우면 모델이 완성
추가 1항, 기술통계표 작성, 상자그림 작성
수정) 4항 이상치는 제거 여부 판단, 결측치는 대체 여부 판단
moderation은 조심해야하는데 별이 떠도 교수님께서 빠꾸 할 수도 있음. 반드시 각 결과들 시각화 해서 신뢰구간 겹치는지 봐야함 interaction plot 참조 - dc App
절편은 평균 X 절편은 오차 O