응답 의존성에 관한 일반 통계학 질문다음 예시에 대해 어떤 유형의 모델링, 분석 및 방법론을 사용하시겠습니까?
실험계획법(DOE)에서 요인 A, B, C가 있다고 가정해 봅시다. 반응 변수는 Y와 Z입니다. 특정 회귀 모델을 사용하여 B+C의 조합이 Y와 Z 모두를 증가시킨다고 할 때, 이론적으로 (전문 지식과 경험을 바탕으로) 반응 변수 Y는 Z에 의존한다는 것을 알고 있습니다. Y와 Z 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 방법은 무엇일까요? 이러한 관계를 가장 잘 설명하는 분석 유형에 대한 제안만 부탁드립니다. Z를 모델의 요인으로 사용하여 Y를 설명할 수 있을까요?
좀 더 구체적인 예를 들어보겠습니다. 제가 금속공학자라고 가정하고 가열 매체, 열처리 온도, 냉각 속도가 금속에 미치는 영향을 연구한다고 생각해 보세요. (정확한 전공은 아니지만, 시각적으로 이해하기 쉬운 예시입니다.) 제가 측정하려는 변수는 금속의 극한 인장 강도와 결정화도입니다. 극한 인장 강도는 결정화도가 증가함에 따라 증가하고, 두 변수 모두 냉각 속도가 느려지고 열처리 온도가 높아짐에 따라 증가한다는 것을 알고 있습니다. 이 예에서, 결정화도는 10도 증가할 때마다 1.5%씩 증가하고, 극한 인장 강도는 결정화도가 10도 증가할 때마다 8%씩 증가하며, 결정화도는 3%씩 증가한다고 가정해 보겠습니다. 이것은 수학 대수 문제일까요? 결정화도가 측정된 변수일 경우, 결정화도를 고려 대상에서 제외할 수 있을까요?
시간과 전문적인 조언을 나눠주셔서 정말 감사합니다!
고급 통계 모델링기초 데이터 분석 및 모델링실험 설계제목: 응답 의존성에 관한 일반 통계 질문커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. "정답"은 없지만, 다른 방법보다 더 널리 받아들여지거나 유용한 방법들이 있습니다. 일반적으로는 여러 Y 변수 간의 관계를 파악하고 정량화하기 위해 상관관계 분석과 같은 다변량 분석 방법을 사용합니다. 결정화도는 직접 관리할 수 없으므로 모델에 포함시키는 것은 적절하지 않습니다. 결정화도는 독립 변수가 아니라 종속 변수입니다.
제목: 응답 의존성에 관한 일반 통계 질문@statman 님의 답변이 정확합니다. 저는 다음과 같은 내용을 덧붙이고 싶습니다...
목표에 따라 다릅니다. 단순히 A, B, C 요인이 결과 Y에 미치는 영향을 알고 싶다면 (일반 선형 모델을 사용한다고 가정할 때) Z는 제외하면 됩니다. 하지만 B와 C가 Z를 통해 미치는 "매개 효과"를 정량화하는 데 관심이 있다면, 이러한 정확한 인과 구조를 포착하는 구조방정식 모델(SEM)을 사용하는 것이 좋습니다.
구조방정식 모델(SEM)에서 각 노드는 변수를 나타내고 각 화살표는 회귀 효과를 나타냅니다. 따라서 SEM은 B와 C의 전체 인과 효과를 직접 효과와 간접 효과로 분해합니다. 관심이 있다면 살펴보는 것도 좋습니다. 다음은 이러한 유형의 모델에서 모든 관련 효과를 확인할 수 있는 예시 데이터입니다.
SEM 플랫폼을 사용하여 매개 모델을 적합시키는 방법을 배우는 데 도움이 되는 자료가 많이 있습니다.
도움이 되셨기를 바랍니다.
~로라
제목: 응답 의존성에 관한 일반 통계 질문답변과 커뮤니티에 오신 것을 환영해 주셔서 감사합니다! 네, 말씀하신 내용이 완전히 이해됩니다. 로라님의 답변과 함께 덕분에 올바른 방향을 찾을 수 있었습니다.
정말 감사합니다!!!
제목: 응답 의존성에 관한 일반 통계 질문답변해주셔서 정말 감사합니다. 이번 주에 들은 최고의 소식이네요. 시간을 내어 설명해주시고 관련 링크도 첨부해주셔서 진심으로 감사드립니다. 링크들을 꼼꼼히 살펴보고 SEM 보고서를 작성해 보겠습니다.
정말 감사합니다!
