상관관계 분석
로그 변환은 데이터 분석에서 중요한 데이터 전처리 기법 중 하나로, 특히 비정규 분포를 정규 분포에 가깝게 변환하는 데 유용합니다. 이를 통해 변수 간의 상관관계를 명확히 하고, 데이터의 왜곡을 줄여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 로그 변환은 주로 큰 범위의 수치 데이터를 처리할 때 사용되며, 데이터의 스케일을 일관되게 유지하게 도와줍니다. 이 과정을 통해 분석 결과의 신뢰성을 높이고, 머신러닝 모델의 학습 효율성을 개선할 수 있습니다. 데이터 전처리 단계에서 로그 변환을 적절히 활용하면, 데이터 분석의 최적화를 이룰 수 있습니다.
스피어만 상관계수는 두 변수 간의 순위와 관계를 측정하는 비모수 통계 기법입니다. 이 방법은 특히 비선형 관계에서 유용하며, 데이터가 정규분포를 따르지 않을 때 강력한 도구로 작용합니다. 스피어만 상관계수를 활용하면 변수 간의 연관성을 명확하게 파악할 수 있으며, 연구와 분석에 중요한 인사이트를 제공합니다. 본 가이드는 스피어만 상관계수의 기본 개념, 계산 방법, 해석에 대해 자세히 설명합니다. 통계 분석의 깊이를 더하고 싶은 분들에게 유익한 내용이 될 것입니다.
카이제곱 독립성 검정은 두 범주형 변수 간의 관계를 분석하는 비모수 통계 기법입니다. 이 검정은 변수들이 독립적인지 여부를 판단하여 데이터의 상관관계를 평가합니다. 카이제곱 통계량을 통해 관찰된 빈도와 기대 빈도의 차이를 계산하며, 이를 기반으로 p-값을 구해 결과의 유의성을 판단합니다. 다양한 분야에서 활용될 수 있는 이 방법은 데이터 분석 및 연구에 있어 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 카이제곱 검정을 통해 통계적 의사결정을 지원할 수 있습니다.