착하게 살자

로지스틱 회귀분석이란, 종속변수가 0, 1의 값만을 가지고 있을 때 사용하는 분석입니다. 예를 들어, 일반회귀분석이 상정하는 종속변수라는 것은 1) 그 범위가 제한되어 있지 않으며, 2) 척도간의 거리가 등간이라는 것입니다. 그러나, 많은 사회현상들은 그러한 조건들을 만족시켜주지 못합니다.

예를 들어, 투표를 했다/안했다 라든지, 병이 나았다/안나았다 같은 이항반응 (binary response)들이 많은데, 이것들을 일반 회귀분석에 넣어서 사용하게 되면, 여러가지 문제점들이 발생하게 되지요. 그래서, 특별한 분석 테크닉이 필요로 하게 되는 것이고, 이 테크닉들을 일반적으로 이항반응 회귀분석(binary response regression)이라고 부릅니다. 로지스틱 회귀나 프로빗 회귀 같은 것들이 이에 해당되겠습니다.

구체적인 내용은 책을 보셔야 되겠습니다만, 기본 얼개만 간단히 적으면, 일단 직접적인 0과 1을 종속변수로 놓는 것이 아니라, 성공할 확률(즉 1이 될 확률) P를 상정합니다. 그리고, 로지스틱 분석에서는 이것의 승산비(odds ratio)인 P/(1-P)를 로그를 취해서 이것을 종속변수로 사용합니다. 물론 종속변수인 P는 직접적인 독립변수가 아니므로, 최대우도비분석 (Maximum Likelihood)을 가지고 계산을 하게 됩니다. 물론, 직접적으로 SPSS같은 팩키지를 돌릴 때, 이러한 모든 과정은 다 컴퓨터가 해 주고 우리는 답만 보게 되는 것이지요.

추가 질문을 하신 p-value는 그냥 간단하게 영가설(귀무가설)을 기각할 수 있는 확률을 말하는 것입니다. 따라서 그 값이 작으면 작을수록 우리의 연구가 영가설을 더 확신을 가지고 기각을 할 수 있다, 혹은 우리의 연구결과가 통계적으로 유의미하다 고 말할 수 있습니다.