회귀분석 실무 Excel 사용 단계별 접근법

문창권 , 문영필 , 윤일식 지음

이친구들세상 2024년 09월 11일 출간

작품소개

책소개

먼저 『One-Stop 비모수 데이터분석 : Excel 하나로(2023)』과 『One-Stop 데이터분석 실무 : Excel 하나로(2023)』에 대한 많은 관심과 격려에 감사드립니다.
이 책은 데이터분석에서 인과관계 규명을 위한 필수 도구인 회귀분석에 대한 명확한 이해와 Excel의 내장 함수를 이용한 효과적인 적용 방법 및 기법을 제공하는데 목표를 두었습니다.
Chapter 1은 상관분석과 산점도를 통해 변수들의 관계를 규명하는 방법과 관련 시각화 기법을 제공했습니다.
Chapter 2는 회귀분석의 원리와 함께, 관계곡선 피팅 및 최소제곱법을 이용한 회귀분석 절차와 인과관계에 대한 논리적 규명을 수행했습니다.
Chapter 3은 단순회귀분석의 원리와 Excel 사용 적용 기법을 구체적으로 설명하고, 데이터분석 도구의 회귀분석에서 사용되는 제반 기법에 대한 원리와 적용 방식을 상세하게 제공하였습니다.
Chapter 4는 회귀분석 결과의 검정 원리와 표준오차 및 신뢰구간의 작성 원리 및 Excel 사용 도출 방식을 설명하였습니다.
Chapter 5는 회귀분석을 통한 가설검정 및 적합도 평가와 관계곡선 피팅을 통한 개선 방식에 대한 설명을 제공합니다.
Chapter 6은 다중회귀분석의 원리와 Excel을 통한 사용 방식을 설명하고, Excel의 데이터 도구에서 제공하지 않는 다중공선성 검정 방식과 Excel 함수를 통한 계산 방식을 설명하였습니다.
Chapter 7에서는 Excel에 익숙하지 않거나 처음 Excel을 다루는 분들을 위해 기초적인 기능들을 설명하였습니다.
이 책이 인과 분석 학습의 기초를 닦고 Excel을 활용한 데이터분석 기법을 습득하는 입문서의 역할과 지속적인 자기 강화 학습을 위한 촉매가 될 수 있기를 바라면서, 이 글을 읽어 주신 모든 분들에게 감사드립니다.

목차

Chapter 1. 상관분석과 산점도 2

Section 1. 상관분석 2
1. 측정의 요건과 척도의 유형 2
2. 상관의 개념과 상관계수 3

Section 2. 산점도 9
1. 산점도의 개념과 작성 절차 9
2. 선형 상관계수의 연관성 강도 평가 10
3. 산점도 모양과 상관계수의 방향 및 강도 11

A 제1장 사용 Excel 함수 13
A.1 COVARIANCE.S함수 13
A.2 CORREL함수 13
A.3 SQRT함수 13
A.4 T.DIST함수와 T.DIST.2T함수 14
A.5 T.INV함수와 T.INV.2T함수 14
A.6 ABS함수 15

Chapter 2. 회귀분석과 인과관계 17

Section 1. 회귀분석의 개념과 종류 17
1. 회귀의 개념과 목적 17
2. 회귀분석의 원리 18
3. 회귀분석의 종류 20

Section 2. 관계곡선 피팅과 최소제곱법 21
1. 관계의 곡선 피팅과 적합 조치 21
2. 자재화법 커브 피팅 23
3. 최소제곱법 23
4. 회귀분석의 절차 25

Section 3. 인과관계 27
1. 인과관계의 개념과 유형 27
2. 직접 및 간접 인과관계 28
3. 통계적 및 결정적 인과관계 28
4. 함수와 인과관계 29

Chapter 3. 단순회귀분석 31

Section 1. 단순회귀분석의 원리와 가정 31
1. 단순회귀모형의 원리 31
2. 오차항의 발생 원천 33
3. 단순회귀분석의 가정 33

Section 2. Excel 사용 단순회귀분석 수행 37
1. Excel의 통계 데이터분석의 회귀분석 적용 37
2. Excel의 SLOPE함수 및 INTERCEPT함수 사용 회귀분석 43
3. Excel의 LINEST함수 적용 회귀분석 44

A 제3장 사용 Excel 함수 48
A.1 COUNT함수 48
A.2 F.DIST.RT함수와 F.DIST함수 48

Chapter 4. 회귀분석의 검정과 신뢰구간 추정 51

Section 1. 최소제곱법의 원리와 정규방정식 51
1. 최소제곱법의 원리 51
2. 정규최소제곱방정식의 도출 51
3. 가우스 마코브 정리 53

Section 2. 표준오차와 잔차도 56
1. 표준오차 56
2. OLS추정자의 표본분포 58
3. 잔차도의 개념과 요건 58

Section 3. 회귀선 계수와 추정치 신뢰구간 61
1. 회귀선 계수의 신뢰구간 61
2. 우량 추정량의 조건 62
3. 무작위변수의 확률분포 검정 64
4. 종속변수 Y의 신뢰구간 원리 66
5. 종속변수 Y의 신뢰구간 작성 67
5.1 신뢰구간 작성 원리 67
5.2 회귀분석 추정치의 신뢰구간 작성 69

Chapter 5. 회귀분석 가설검정 및 적합도와 관계 곡선 피팅 76

Section 1. 가설검정 및 적합도 평가 76
1. 가설검정의 원리 76
2. 결정계수 76
3. 회귀모형의 분산분석과 F 검정 81

Section 2. 관계곡선 피팅 83
1. 선형 관계곡선 피팅 83
2. 다항식 관계곡선 피팅 86
3. 지수 관계곡선 피팅 88
Chapter 6. 다중회귀분석의 원리와 Excel 적용 92

Section 1. 다중회귀분석 92
1. 다중회귀분석의 모델 설정 92
2. 다중회귀분석 모델의 적합도 평가 95
2.1 총회귀모델 적합성 검정을 위한 특수 Wald검정 95
2.2 개별 편회귀계수의 검정 95
2.3 다중상관계수의 검정 95
2.4 조정결정계수와 정확성 95
3. 다중회귀분석의 가정 96
4. 설명변수의 선택과 다중공선성 97

Section 2. 다중회귀분석의 Excel 사용 수행 100
1. Excel의 통계 데이터분석의 회귀분석 적용 100
2. LINEST함수 사용 다중회귀분석 수행 107

A 제6장 사용 Excel 함수 115
A.1 VAR.P함수 115
A.2 TRANSPOSE함수 115
A.3 INDEX함수 115
A.4 MMULT함수 116
A.5 DEVSQ함수 116

Chapter 7. 워크시트 화면 구성 118

Section 1. 워크시트 화면 구성 117
1. Microsoft 365 워크시트 구성요소 118
2. 계산을 위한 수식 및 함수 입력 방식 121
3. Excel함수의 특징과 오류 표시 122

Section 2. 데이터 처리를 위한 구간 지정과 틀 고정 124
1. 구간 지정 124
1.1 연속구간의 지정 124
1.2 분리된 여러 구간 동시 지정 124
2. 화면 나누기 125
2.1 틀 고정 125
2.2 나누기 126
3. 자동 채우기 핸들 127
3.1 복사 기능 127
3.2 수의 순차적 입력 128
3.3 일정한 격차를 갖는 방식으로 수를 차례로 입력 129
4. 숫자의 연속 채우기 129
4.1 순차적 채우기 130
4.2 동일한 격차를 두고 차례로 채우기 130

Section 3. 수식 입력과 연산 처리방식 132
1. 연산의 순서 132
2. 수식의 동시 입력 132
3. 참조영역 132
4. 배열수식 입력 134

<참고문헌> 135

책 속으로

Section 1. 상관분석

1. 측정의 요건과 척도의 유형
조사 대상의 측정(measurement)은 보통 숫자를 할당하여 신뢰할 수 있고, 타당한 방식으로 사람, 사건, 아이디어, 관심 대상 등에 대한 정보를 체계적으로 특징을 규명하거나 정량화시키는 방법들을 개발하는 과정이다.
다시 말하자면, 측정은 사전에 설정된 규칙에 따라 구성개념, 개념 또는 대상에 대한 정보의 크기를 결정하도록 대상의 어떤 특징에 대해 숫자나 여타 상징들을 할당하는 통합적인 표준화된 프로세스(standardized process)이다.
따라서 표준화 프로세스의 측정은 측정하려는 개체(대상)의 특징과 상징 사이에 1대1 대응관계가 반드시 존재해야 하고, 할당규칙은 측정대상들에 대해 언제나 일정해야 한다는 요건을 충족해야 한다.
측정과정에서 조사자는 측정하는 현상에 대해 숫자나 라벨을 할당한다. 수학적 및 통계적 분석들을 단지 숫자로만 수행할 수 있고, 숫자는 번역할 필요가 없이 세계적으로 통용되므로 측정은 주로 숫자로 처리된다.
척도결정(Scaling)은 개체들이 보유한 것으로 측정된 특징의 크기에 따라 개체가 위치할 연속체를 작성하는 프로세스이다. 조사에서 주로 사용되는 척도는 성별의 2분법 척도이다. 남자나 여자 특징의 개체에 1을 부여하고, 다른 특징에 0을 할당하여 척도를 작성한다.
숫자의 할당은 측정되는 대상의 특성에 따라 결정되어야 하는 규칙에 맞게 처리해야 하며, 척도의 유형은 대상을 구분하는 것이 예, 아니요 등의 2분법에 해당하는 단순한 동일성(identity)인 명목척도(nominal scale)부터, 항목별 범주나 쌍별 비교 등에 따른 비교 순위를 갖는 서열 또는 순위척도(Ordinal or rank order scale), 동일한 증분(equal increment)으로 속성 비교가 가능한 등간척도(interval scale), 당연하게 정의된 원점을 갖는 특수한 형태의 등간척도인 비율척도(ratio scale)로 구분한다.
측정과정은 구성개념 선택 및 개발과 척도측정(scale measurement)의 2가지 과업으로 구성된다.
정확한 자료 획득을 위해 조사자는 적합한 척도측정을 선택하기 전에 측정하려는 대상을 반드시 파악해야 한다. 구성개념 개발의 목표는 측정해야 하는 대상을 정확히 규명하고 규정하는 것이다. 그리고 척도측정과정은 각 구성개념을 정확하게 측정하는 방법을 결정한다[Zikmund et al.(2017), 237-238; Aaker et al.(2019), 209-211].

2. 상관의 개념과 상관계수
상관 또는 상관관계(correlation)는 한 변수의 값들이 다른 변수의 값들과 아무튼(somehow) 연관된 경우에 그 두 변수 간에 존재한다. 따라서 상관관계는 두 변수가 함께 같은 방향(양의 상관)이나 반대 방향(음의 상관)으로 변동하는 경우이다. 어떤 상관관계도 없는 두 변수는 한 변수가 변동해도 다른 변수가 변동할 경향이 평균적으로 없는 경우이다[Arkes(2023), 33].
그리고 선형상관관계(linear correlation)는 상관관계가 있어 그림으로 작성한 쌍별 데이터의 포인트들이 직선으로 근사치를 구할 수 있는 패턴으로 나타날 때 두 변수 간에 존재한다. 따라서 다음의 관계를 설정할 수 있다.
- 한 변수의 값이 다른 변수의 값과 연관된 두 변수 간에 상관관계 또는 연관성(association)이 존재
- 상관은 한 변수의 값들이 다른 변수의 값들과 약간 연관된 경우에 존재
- 선형관계(linear correlation)는 두 변수 사이에 상관관계가 있고 두 변수의 쌍별 자료 표시 좌표들에 대해 직선으로 근삿값을 구할 수 있는 경우에 존재
모집단 상관계수(population correlation coefficient) 는 모집단에 있는 두 변수의 모든 데이터 값의 쌍을 사용하여 계산한다.
한편 선형상관계수는 표본의 쌍별 정량변수 X 및 Y의 쌍체 값들의 선형상관관계의 강도를 측정하는 Bravais-Pearson 상관계수 r인 피어슨 곱적률 상관계수(Pearson product moment correlation coefficient : PPMC)이다.
표본크기 또는 관측치 수 n에 대해 두 계량변수 사이의 선형관계 강도를 결정하는 데 사용하는 Bravais-Pearson 상관계수 r은 다음과 같다.

출판사 서평

이 책은 다른 프로그램 없이 엑셀 하나로 데이터분석의 꽃이라고 할 수 있는 회귀분석을 처음부터 끝까지 학습자의 관점에서 쉽게 접근하도록 구성했습니다. 저자인 문창권 교수는 35년간 대학에서 통계 방법론을 강의하였고, 대학원에서 엑셀을 통한 통계분석으로 석․박사 수백 명을 지도한 경험으로 데이터분석의 인과관계 규명에 필수 도구인 회귀분석을 완벽하게 이해하고 사용하는 데 중점을 두었습니다.

다른 책에서는 제공하지 않는 회귀분석의 원리를 엑셀 하나로 통계데이터를 분석하고 보고서나 논문 작성에 적용합니다. 논문을 쓰기 위해서는 통계분석의 원리를 이해하고 접근할 때 비로써 진정한 연구자로 인정받는데, 이 책을 옆에 두고 필요할 때마다 꺼내보면 어느새 회귀분석의 원리와 과정을 완벽하게 습득하게 됩니다.

책의 구성을 살펴보면 저자의 오랜 지혜의 산물이 보입니다. 마땅한 통계 프로그램이 없던 시절 통계학이 발달한 외국의 전문 통계서적을 탐독하면서 쌓은 지식과 학자로 살면서 터득한 지식을 바탕으로 재무관리와 비즈니스 통계분석을 정립하였고, 통계를 어려워하는 학습자를 위해 비싼 프로그램이 아닌 누구나 쉽게 이용하는 엑셀 하나로 알기 쉬운 통계학 기초를 마련하였습니다. 이런 진행과정을 거쳐 마침내 데이터분석의 최종단계인 회귀분석을 엑셀 하나로 완성한 것입니다.

이 책에서 보여주는 핵심은 회귀분석을 단지 엑셀만을 사용하여 차근차근 접근하여 습득하는 방식을 취합니다. 어려운 원리를 툭하고 결과만 던져 놓고 저자도 이해 못 한 글로 풀이한 책들과 분명 다름을 느끼게 될 것입니다. 고가의 프로그램을 활용하여 통계분석을 실행하는 방법이 아닌 본인 컴퓨터를 가지고 언제 어디서든 원하는 데이터를 분석해 보고서 및 연구 논문을 제출합니다. 회사에서는 인과관계를 명확하게 분석한 완벽 보고서를 제시하여 부서 최고의 전문가 또는 연구자로 각광을 받습니다.

저자가 서문에서 제시한 데이터분석에서 인과관계 규명을 위한 필수 도구인 회귀분석에 대한 명확한 이해와 Excel의 내장 함수를 이용한 효과적인 적용 방법 및 기법을 제공하는 데 목표를 두었고, 인과 분석 학습의 기초를 닦고 Excel을 활용한 데이터분석 기법을 습득하는 입문서의 역할과 지속적인 자기 강화 학습을 위한 촉매가 될 것입니다.

작가정보

저자(글) 문창권

배재대학교 무역물류경영학과 명예교수
경제학박사/경영지도사
무역정책(1991), 외환론(1992), 국제재무관리:문제해결접근법(2014)
Excel로 풀자 국제재무관리(2005), Excel로 풀자! 비즈니스통계데이터분석(2006)
실무환위험관리 : 재미있는 엑셀풀이(2006), 엑셀로 풀자! 회귀분석(2006)
무역정책입문 : 재미있는 엑셀 풀이(2006)
엑셀로 쉽게 푸는 경영경제수학(2007)
Excel 국제비즈니스 위험관리:스프레드시트 모형설정 및 적용(2008)
통계학 기초 : 알기 쉬운 엑셀풀이(2008),
통계-엑셀 2010 : 초보부터 도사까지(2012),
통계․엑셀 2013 : 쉬운 실무분석(2015)
비즈니스 문제해결 : 단계별 접근 Excel(2018)
엑셀 2016 단계별 분석((2019), SPSS 첫걸음 단계별 분석(2019)
One-Stop 비모수 데이터분석 : Excel 하나로(2023)
One-Stop 데이터분석 실무 : Excel 하나로(2023)

저자(글) 문영필

로지스경영전략연구소 연구위원
컨실팅학 석사/경영지도사
SPSS 첫걸음 단계별 분석(2019)
엑셀 2016 단계별 분석((2019)
One-Stop 비모수 데이터분석 : Excel 하나로(2023)
One-Stop 데이터분석 실무 : Excel 하나로(2023)

저자(글) 윤일식

컨실팅학 박사/행정사
감성전이(2021)
논문쓰니(2022)