[Statistics] 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression Analysis)

🖐 로지스틱 회귀분석을 하기 위해 알아둬야 할 2가지

- 독립변수 : 연속형, 범주형 구분

- OR(Odds Ratio, 오즈비) 또는 Exp(B) : OR ≥ 1 (b=양수), OR < 1 (b=음수)

 

따라서, 총 4가지의 경우의 수로 해석하게 된다.

① 독립변수(연속), OR ≥ 1 (b=양수)

② 독립변수(연속), OR < 1 (b=음수)

③ 독립변수(범주), OR ≥ 1 (b=양수)

④ 독립변수(범주), OR < 1 (b=음수)

 

🖐 독립변수(연속/범주)와 OR(Odds Ratio) 값(1이상 or 1미만)에 따른 해석

① 독립변수(연속), OR ≥ 1 (b=양수)

연속형 독립변수가 1 증가할수록 종속변수 내부값(코딩값) 1에 있을 승산비(오즈비)가 1.xxx배 증가한다.

해석 예시 : 우울 정도가 1 증가할수록, A 질병이 있을 승산이 1.521배 증가한다.

 

② 독립변수(연속), OR < 1 (b=음수)

어떤 변수의 회귀계수 B값이 음수로 나타났다면, OR값은 1 미만(0.xxx)으로 나타난다.

우울 정도의 오즈비(OR) 값이 0.815라면,

해석 예시 : 우울정도가 1 증가할수록 A 질병이 있을 승산비(오즈비)가 0.815배 증가한다.

 

But, 승산비가 0.815로 나타나면 독립변수가 1 증가할 때,

종속변수 내부값 1에 있을 승산비는 1 × 0.815 = 0.815 가 되므로 '증가한다'라는 표현이 틀리지는 않지만 어색함

따라서, '0.815배 증가한다'라는 표현이 아닌, 1에서 오즈비 0.815를 뺀 0.185를 백분율(%) 환산하여 사용한다.

최종 해석 예시 : 우울정도가 1 증가할수록 A 질병이 있을 가능성은 18.5% 감소한다.

 

③ 독립변수(범주), OR ≥ 1 (b=양수)

응답범주가 2개(0과 1)인 범주형 독립변수 중 1로 코딩한 속성이 0(참조항목)으로 코딩한 속성보다

종속변수 내부값 1에 있을 승산비가 1.xxx배 증가한다로 나타낸다.

해석 예시 : 운동을 하는 사람이 운동을 하지 않는 사람보다 A 질병이 있을 승산이 1.xxx배 증가한다.

 

④ 독립변수(범주), OR < 1 (b=음수)

어떤 변수의 회귀계수 B값이 음수로 나타났을 때,

해석 예시 : 운동을 하면 운동을 하지 않는 것보다 A 질병이 있을 승산은 0.366배 증가하는 것으로 나타났다.

 

But, 승산비가 1 미만으로 나타나 '증가한다'라는 표현이 어색하므로,

최종 해석 예시 : 운동을 하면 운동을 하지 않는 것보다 A 질병이 있을 가능성은 63.4% 감소한다.