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회귀분석은 행정학 분야에서 널리 사용되는 통계기법임에도 불구하고 다양한 쟁점이 제대로 논의되지 못한 채 연구에 사용하고 있는 실정이다. 본 논문은 모회귀식을 어떻게 이해해야 하는지, 어떤 연구목적으로 회귀분석을 사용해야 하는지, 적정 표본수와 변수의 수, 결측치가 발생하는 경우, 로그변환이나 비율변수를 사용할 때 발생하는 문제점, 모형적합도를 해석할 때 분산분석의 F-통계량, 결정계수, 평균제곱오차 등의 해석상의 쟁점, 회귀계수 해석의 문제 등 다양한 주제를 다루었다. 기존의 회귀분석은 모집단에 대한 통계적 추론이나 인과관계 추론을 위해 널리 활용해왔지만, 기술통계 관점에서 주어진 자료에 대한 충실한 요약과 이해를 위해 회귀분석을 사용하는 것도 중요하다는 점을 지적하였다.
Regression analysis is a statistical technique widely used in the field of public administration, but various issues with this technique have not been discussed adequately in the research. This paper deals with a number of topics, such as how to understand the population regression equation, for what purpose we should use regression analysis, the number of suitable samples and variables, the problem of missing variables, and using log conversion or ratio variables. In addition, this study also touches on topics such as F-statistics, coefficient of determination, mean squared error, and interpretation of the regression coefficient in relation to the interpretation of model fit. Regression analysis has been widely used for statistical or causal inference of populations. Still, this study points out that it is also important to use regression analysis to faithfully summarize and understand given data from a descriptive statistical point of view.
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linear regression, model fit, variable transform, causal inference
