1단계: 모형 관계 검색 및 강도 평가
변수 쌍 사이의 모형 관계를 찾아봅니다. 어느 모형 관계가 데이터에 가장 적합한지 확인하고 관계의 강도를 평가합니다. 모형이 데이터에 적합한 경우 해당 모형에 대한 회귀 방정식을 사용하여 데이터를 설명할 수 있습니다.
팁
특정 모형이 데이터를 얼마나 잘 적합하는지 확인하려면 적합 회귀선을 추가합니다. 그래프를 두 번 클릭합니다. 그래프가 편집 모드인 상태에서 그래프를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 를 선택합니다. 적합 회귀선 위에 포인터를 놓으면 회귀 방정식이 표시됩니다.
관계 유형
선형: 양
선형: 음
곡선: 2차
곡선: 3차
아무런 관계도 없음
데이터가 모형에 적합한 것으로 보이면 회귀 분석을 사용하여 관계를 조사할 수 있습니다.
관계의 강도
약한 관계
강한 관계
선형(직선) 관계의 강도를 수량화하려면 상관 분석을 사용하십시오.
2단계: 그룹 관련 패턴 확인
산점도 행렬에 그룹이 있는 경우 그룹 관련 패턴을 찾아볼 수 있습니다. 관측치 그룹 간 x-y 관계의 차이를 확인합니다. 그래프에 그룹화 변수를 포함하지 않더라도 의미 있는 그룹을 식별할 수 있습니다. 의미 있는 그룹을 찾으면 데이터를 더 정확하게 설명할 수 있습니다.
다음 그래프는 그룹 관련 패턴의 예입니다.
- 기울기가 서로 다른 그룹
- 그룹의 기울기가 가파를수록 x-값의 변화가 y-값의 더 큰 변화와 연관됩니다.
- 위치가 서로 다른 그룹
- 한 그룹의 특정 각 x-값에 대한 y-값이 다른 그룹보다 일관되게 더 높습니다.
- 군집의 그룹
- 이 산점도의 세 군집은 세 그룹을 나타냅니다.
- 그룹 관련 패턴 없음
- 이 두 그룹은 서로 다른 것으로 보이지 않습니다.
데이터에 그룹이 포함되어 있다고 생각되면 그래프에 그룹화 변수를 추가하여 그룹을 시각화할 수 있습니다. 데이터 점을 두 번 클릭하고 그룹 탭을 선택하십시오.
3단계: 다른 패턴 찾기
특이치는 데이터의 비정상적인 조건을 나타낼 수도 있습니다. 시간 기반 추세는 변화하는 데이터 조건을 나타낼 수도 있습니다.
특이치
다른 데이터 값에서 멀리 떨어져 있는 데이터 값인 특이치는 결과에 크게 영향을 미칠 수 있습니다.
특이치의 원인을 식별해 보십시오. 모든 데이터 입력 또는 측정 오류를 수정하십시오. 비정상적인 일회성 사건과 연관된 데이터 값을 삭제해 보십시오(특수 원인). 그런 다음 분석을 반복하십시오.
시간 기반 추세
X 변수에 순서대로 기록된 일련의 시간 또는 데이터 값이 포함된 경우 시간 기반 추세를 찾습니다. 산점도에 선을 추가하려면 그래프를 두 번 클릭하십시오. 산점도가 편집 모드인 상태에서 그래프를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 을 선택하고 연결 선을 선택합니다.
주기 추세
증가 추세
참고
동일한 시간 간격으로 데이터를 수집하는 경우 시계열도를 사용할 수 있습니다.
