통계학도입니다.
통계적 분석을 하기위해서 분석에 따라 변수들 사이에 몇가지 가정이 필요하기도 합니다. 이를테면 변수들 사이에 연관성이 없다(독립이다.)와 같은 가정이요. 만약 서로 연관성이 있는 변수를 사전 검사없이 분석에 사용하면 사실과 다른 결과를 도출해낼수있기 때문에 주의해야 합니다.
상관분석은 두 변수사이의 상관성(연관성)이 얼마나 큰지, 즉 서로 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보기 위한 분석이라고 할 수 있습니다. 따라서 상관분석에 적합한 사례는 서로 상관성이 있는 변수들을 이용한 분석으로, 예를들면 내신점수와 수능점수사이의 상관정도, 단위구역당 치안정도(경찰관 수나 파출소 수정도로 정의 가능하겠네요)와 단위구역당 범죄율, 도로별 차량수와 사고 횟수등이 있겠네요.
중요한건 상관분석을 통해서 상관성은 알수있지만 인과성은 알수없답니다. 위의 사례들도 어떤게 원인과 결과인지 상관분석을 통해 말해줄수는 없다는 말이죠. 따라서 '내신점수가 좋으면 수능점수도 좋은 경향이 있다'라는 결론보다는 '내신점수와 수능점수 사이에는 강한 양의 상관관계가 존재한다'라는 결론이 옳겠지요. 회귀분석은 손으로 써서 설명드릴게욤