ChatGPT로 데이터 분석하기

선형회귀와 로지스틱의 분석절차와 해석

조성겸 지음

아시아여론조사학회 2025년 07월 31일 출간

작품소개

책소개

이 책은 자연어 지시만으로 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 수행하고, 그 결과를 해석하는 과정을 안내하는 실습 중심의 자료다. ChatGPT를 활용하면 “이 변수로 회귀분석 해줘”라는 요청으로 분석이 가능하며, 결과 표와 그래프, 간단한 해석까지 자동으로 생성된다.

다만, 분석 결과의 정확도와 일관성은 지시문 작성 방식에 따라 달라진다. 이 책은 GPT에게 어떤 방식으로 분석을 지시해야 하고, 그 결과를 어떻게 검토하고 활용할 수 있는지를 실제 사례와 함께 설명한다. 코딩 없이도 분석을 수행할 수 있으나, 분석자의 판단이 필요한 요소에 대해서는 선택 기준을 함께 제시한다.

주요 내용
분석 목적 설정, 변수 구성, 모형 선택 등 회귀분석 절차 전반을 GPT를 통해 실습할 수 있도록 구성되어 있다.
GPT 지시문을 분석 단계별로 제시해서 반복 사용할 수있도록 하였다.
초심자에게는 분석 절차의 개요와 실행 예시를, 숙련자에게는 가정 검토 및 모델 수정 등 정밀 분석 기능을 제공한다.
분석 범위에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀뿐 아니라 다중공선성 진단, 변수 변형, 상호작용항 구성, 잔차 검토, ROC 해석까지 포함된다.

실습실습도구 연동
책에 수록된 분석 절차는 ‘정밀회귀’라는 GPT 기반 분석 도구와 연동되어 있다. 각 장의 실습 지시문은 해당 GPT에서 번호만으로도 그대로 작동하며, 예시 데이터가 있어 직접 분석 결과를 확인할 수 있다. ‘정밀회귀’는 ChatGPT 탐색기 메뉴에서 ‘anpor korea’ 또는 ‘정밀회귀’로 검색하여 실행할 수 있다.

GPT지피티 분석의 신뢰성
최근 연구(Ruta et al., 2025; Kocak, 2025)에 따르면 GPT의 회귀분석 결과는 R 및 SPSS와 비교해 소수 둘째 자리까지 일치하는 것으로 나타났다. 통계적 판단에 있어서도 전문가의 해석과 90% 이상 일치하는 결과를 보였으며, 다만 분석 지시가 모호할 경우 판단의 일관성은 낮아졌다. 이 책은 이러한 점을 반영해, 분석 지시의 작성 원칙과 예시를 구체적으로 수록하고 있다.

대상 독자
회귀 분석을 시도하고 싶지만, 코딩에 익숙하지 않은 사람
기존 통계 도구(SPSS, R 등)를 사용해 왔으나, 보다 간편한 대안을 찾는 연구자
분석 보고서를 작성할 때 해석 표현에 어려움을 느끼는 실무자
변수 구성과 모델 선택에 대한 명확한 기준이 필요한 사용자
보다 다양한 기법을 활용해 보고 싶었던 연구자

책의 구성방식
지시문 중심 설명과 실행 예시를 병행해, 단계별 실습이 가능하도록 구성하였다.
분석 절차별로 독립된 장 구성으로 되어 있어, 관심 주제별로 접근할 수 있다.
분석과정에 부딪히는 다양한 문제에 대해 대처 방안을 제시하였다.

작가정보

저자(글) 조성겸

현재 DGIST 초빙석좌교수로 재직 중이며, 아시아여론조사학회와 한국조사연구학회가 공동 발행하는 국제 저널 『Asian Journal for Public Opinion Research (AJPOR)』의 공동편집자로 활동하고 있다. 서울대학교 언론정보학과에서 학사, 석사, 박사 학위를 취득한 후, 충남대학교 교수로 재직하면서 사회과학대학장, 국가정책대학원장, 아시아여론연구소장을 역임하였다. 또한 한국언론학회, 한국조사연구학회, 아시아여론조사학회(ANPOR) 회장을 지냈으며, 통계청 인구주택총조사 자문위원장으로 활동한 바 있다.
사회과학 분야에서 다년간 조사 설계와 데이터 분석을 중심으로 연구와 교육을 수행해 왔다. 특히 확률표본에 기반한 학술조사(KAMOS)를 기획·운영하여 이를 바탕으로 『한국사회과학조사』 시리즈를 발간하였다.
최근에는 전통적 조사 방법론을 기반으로 하되, 변화하는 데이터 환경에 대응하여 생성형 인공지능(GPT)의 활용방안을 모색하고 있다. 회귀 분석의 가정 점검을 도와주는 ‘정밀회귀’, 파이썬 기반으로 통계표의 의미를 추출하는 ‘교차표해석 GPT’, 신뢰도를 기반으로 통계를 찾아주는 ‘통계찾기’, 허위 정보 생성을 줄인 ‘학술문헌 탐색기’ 등 다양한 분석 도구를 Custom GPT 형태로 공개하였다. 이러한 시도는 학문적 엄밀성과 기술적 실용성을 연결하고자 하는 실험적 접근의 일환이다.
현재 회귀분석을 넘어, 다양한 통계분석과 데이터 시각화 과정에 생성형 AI를 접목하는 방안을 시험 중이다.