[공간통계] 범주형 자료의 상관분석 (categorical association measure)

범주형 자료의 상관분석(categorical association measure)은 두 개 이상의 범주형 변수 간의 관계를 측정하는 통계적 방법이다. 대표적인 방법에는 카이제곱(Chi-squared) 테스트, 상관비(Correlation ratio), 포아송 회귀 등이 있다. 이러한 측정 방법은 범주형 변수 간에 어떤 패턴이나 관계가 있는지를 파악하는 데 도움을 준다.

1. 카이제곱 테스트: 이 테스트는 주로 교차표(contingency table)를 사용하여 두 범주형 변수의 독립성을 검정한다. 만약 통계적으로 유의한 결과가 나온다면, 이는 두 변수가 독립적이지 않다는 것을 의미한다.
2. 상관비(Correlation ratio): 이는 하나의 범주형 변수와 하나의 연속형 변수 사이의 관계를 측정한다. 예를 들어, 성별에 따른 소득 차이를 측정할 수 있다.
3. 포아송 회귀: 이 방법은 특히 빈도 데이터가 포함된 범주형 자료를 분석할 때 유용하다.
4. 로지스틱 회귀: 이는 두 개 이상의 변수가 이항 결과에 어떻게 영향을 미치는지 분석하는 데 사용된다.

이러한 방법들은 사회과학, 의료, 마케팅, 정치학 등 다양한 분야에서 데이터를 분석할 때 주로 사용된다. 범주형 상관분석은 단순히 두 변수 사이의 관계만을 파악하는 것이 아니라, 다변량 분석에서도 활용될 수 있다.

범주형 자료의 상관분석을 할 때는 변수가 순서형(ordinal)인지 명목형(nominal)인지 구분하는 것이 중요하다. 순서형 변수의 경우 순서의 차이가 의미를 갖기 때문에, 해당 정보를 고려한 분석 방법을 사용해야 한다.

이러한 분석 방법들은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절히 선택되어야 하며, 통계적 가정을 충족하는지 확인하는 것이 중요하다.