회귀분석(Regreession)은 전통적 데이타(정형데이타)를 기반으로
'무엇(독립변수)이 무엇(종속변수)에 어떤(긍정/부정적) 영향을 미치는가?"를
통계적으로 분석하는데 쓰는, 말하자면 거의 모든 방법론의 근간이 되는 분석 모형입니다.
기업이 다루는 일반적 데이타( 특히 산술이 가능한 데이타(metric data))를 분석하기 위한 실무 마케터 또는 데이타 사이언티스트가 되고자 하는 사람이라면
회귀분석을 모르면 안됩니다.
택시 운전사되려는 사람이 차를 운전할 줄 모르는 것과 다를 바가 없어요.
기업은 회귀분석에서 더 나아가 고급 분석 모형들을 사용하고 있지만,
이런 통계 연구 분석 모형을 자동차로 비유하자면,
회귀분석은 이 대부분의 자동차에 동일하게 들어가는 엔진입니다.
다시 한번 이야기 하지만, 회귀분석이 무엇이고
어떤 의미를 각 구성품들이 갖고 있는 지를 암기하고 넘어갔다면,
이번 기회에 핵심을 좀 충실하게 이해하기 바라는 마음으로 동영상 강의를 올립니다.
이 동영상은 원래 강의를 위해 제작된 것은 아니고,
제 연구실에서 Lab 지도 학생들과 연구 미팅 중,
지도학생들에게 편안하게 하지만 애정을 담아서
왜 우리가 회귀분석을 써야 하는지, 이것의 본질을 수리 모형 보다는
경영 관점에서 이해하길 바라는 마음으로 설명한 적이 있는데,
이 과정을 녹화한 내용이라 반말로 아주 편안하게 진행하고 있으니 이해 바랍니다.
공식적인 강의 영상은 아니지만,
회귀분석의 핵심 개념을 알고자 하는 분들은 보시면,
본질을 이해하는데 도움이 될 것이라 기대합니다.
(1강) 사회 현상에 대한 연구
설명과 예측, 그리고
기업은 왜 회귀모형을 사용하는가?
(2강) 회귀모형의 본질 해석
기업, 경영 관점에서 회귀 분석은 무엇인가?
(3강) 모델 디자인 이해
"이 부분이 제일 중요해요.
다른 부분은 몰라도 이 부분은 꼭 보고,
중간 중간 영상 멈추고 스스로 이해를 곰씹어보고
이해가 안가면 다시 들어보세요."
(4강) 모델 추정(Estimation)
- 모델 추정이 무엇인가?
- 추정시 각 가정과 결과가 의미하는 것이 무엇인가?< 실제 데이타 분석 >
실제 데이타를 가지고 회귀모형을 적용할 경우, 가장 간단한 방법은 MS 엑셀이나 범용화된 통계 패키지 (SPSS등)을 이용하는 것입니다.
좀 제대로 계량 모형을 익히는 사람에게는 R이나 파이썬을 쓰시기를 권장합니다.
< 회귀분석 모형이 활용된 연구 논문 >
J. CHUNG, Naming Strategy (2019) 올바른 네이밍 전략, International Journal of Advertising.
- Chung, Jaihak (2011), “Investigating the Roles of Online Buzz for New Product Diffusion and its Cross-Country Dynamics,” Journal of Business Research, Vol. 64 Issue 11, (Nov.) 1183-1189.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296311002074
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296311002074
이 논문에서 사용한 모형은 기본적으로 회귀분석 모형이나, 2-level model이라는 좀더 고급모형이라, 전체를 다 이해하기는, 계량 모형 공부 초기인 사람에게는 좀 어렵습니다. 스트레스 받지 마시고, 기본 아이디어만 (회귀모형을 이런식으로 이렇게 적용했구나..) 이해하면 됩니다.
