[SPSS통계분석 기초] 더미변환

1. 더미변환

1) 정의

회귀분석에서 범주형 자료를 활용할 수 있도록 자료를 변환시켜주는 작업입니다. 회귀분석에서 명목 또는 서열 척도의 독립변수를 사용할 수 없기 때문에 이와 같이 더미변환을 하여 분석을 해야 합니다.

만약 변환하고자 하는 변수가 성별이라면, 남성과 여성 두 가지로 구성되어 있는 변수를 1개의 변수로 전환해줍니다. 남성일 경우 1, 아닌 경우 0으로 만들어 줍니다. 여성은 남성이 아닐 나머지 경우의 수이기 때문에 따로 더미변수를 생성할 필요가 없습니다. 이처럼 2개의 범주로 구성된 변수일 경우 1개의 더미변수, 3개의 범주로 구성된 변수일 경우 2개의 더미변수, 4개의 범주로 구성된 변수일 경우 3개의 더미변수를 생성할 수 있습니다. 즉, 몇 개의 범주로 구성되어 있는지 파악하고, 1개 적은 더미변수를 생성하면 됩니다.

 

2) 가설 설정

미용종사자의 위생태도, 직급이 위생실천도에 영향을 미치는지 검정하고자 한다면, 독립변수인 위생태도는 연속형 자료, 종속변수인 위생실천도는 연속형 자료이지만, 통제변수인 직급(원장, 실장, 직원, 기타)이 범주형 자료이기 때문에 범주형 자료인 직급을 더미변환한 후 다중회귀분석을 합니다.

범주형 자료인 직급이 4가지 범주로 구성되어 있기 때문에, 더미변환 시 더미변수는 3개를 생성할 수 있습니다.

 

① 가설 : 독립변수가 종속변수에 유의한 영향을 미칠 것이다.

가설 1 : 위생태도가 위생실천도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

가설 2 : 직급(원장, 실장, 직원, 기타)이 위생실천도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3) 더미변환

① 메뉴를 선택합니다.

② 더미변환 할 변수인 '직급'을 '출력변수' 입력칸에 지정한 후 이름을 변경합니다.

③ '기존값 및 새로운 값'을 클릭합니다.

④ '기존값'의 '값'을 1로 설정하고, '새로운 값'의 '값'을 1로 설정하여 '추가'를 클릭합니다.

⑤ '기존값'의 '기타 모든 값'을 지정하고, '새로운 값'의 '값'을 0으로 설정하여 '추가'를 클릭한 후 '계속'을 클릭합니다.

⑥ '확인'을 클릭합니다.

 

⑦ 메뉴를 클릭합니다.

⑧ '재설정'을 클릭하고, 더미변환을 할 변수인 '직급'을 '출력변수'의 '입력칸'에 지정합니다.

⑨ 이름을 입력하고, '변경'을 클릭합니다.

⑩ 2번째 범주에 대한 값을 설정 중이기 때문에 '기존값'의 '값'만 2이고, 나머지 진행과정은 위와 동일합니다.

⑪ 직급이 4가지 범주로 구성되어 있기 때문에, 더미변수는 3개를 생성할 수 있습니다. '직급_3' 변수를 마지막으로 위의 과정과 동일하게 하여 생성합니다.

 

4) 다중회귀분석

① 메뉴를 선택합니다.

② '독립변수' 입력칸에 독립변수인 '위생태도', 더미변수인 '직급_1', '직급_2', '직급_3'을, '종속변수' 입력칸에 종속변수인 '위생실천도'를 지정합니다.

③ '통계량'을 클릭한 후, 'R 제곱 변화량', '공선성 진단', 'Durbin-Watson'을 지정하고, '계속'을 클릭합니다.

④ '확인'을 클릭합니다.

⑤ '모형 요약b'에서 'R제곱', 'Durbin-Watson', 'ANOVAa'에서 'F'값과 '유의확률'을 확인해줍니다.

⑥ 회귀모형의 적합도는 F값이 29.234, 유의확률이 <.000으로 회귀모형은 적합하다고 할 수 있습니다.

⑦ 회귀모형의 설명력은 약 34.6%(수정된 R 제곱은 33.4%)로 나타났다. 한편 Durbin-Watson 통계량은 2.154로 2에 근사한 값을 보여 잔차의 독립성 가정에 문제가 없는 것으로 평가되었고, 분산팽창지수(Variancee Inflation Factor: VIF)도 모두 10 미만으로 작게 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

⑧ 회귀계수의 유의성 검증 결과, 위생태도(β=.580, p<.001)가 위생실천도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 위생태도가 높아질수록 위생실천도가 높아지는 것으로 평가되었다. 하지만 직급은 위생실천도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.