GPT ADA를 이용해서 선형회귀분석을 실시한 과정을 소개한다. 분석방법은 GPT ADA를 이용하였고, 데이터는 <근로환경조사>를 이용했는데, 원 데이터에는 439개가 있다. 분석사례로 사용하기 위해, 46개 변수를 추출했다. 그리고 아래에서 보듯이 분석과정에서 10퍼센트를 추출해서 사용했다. (근로환경조사 데이터는 웹에서 검색이 되고, 다운받을 수있다).
| 사례데이터 (CSV 데이터, 자료이용설명서, 설문지, 코드북) 표본크기 5천명 (원 데이터의 10% 무작위 추출) - 변수의 수 46개 (전체 439에서 추출) *원 데이터: 7차 근로환경조사 |
1단계: GPT에 필요 정보 알려주기
분석 목적, 사용할 변수, 데이터를 알려준다. 순서는 관계없으나
아래와 같은 방식이 효율적이다.
1-1. 분석 목적과 사용할 변수
· 무엇을 하는가?
분석 목적과 사용할 변수를 알려준다.
· 왜 중요한가?
목적과 변수를 알려주면, 코드북이나 설문지, 데이터 중에서 GPT가
필요한 것만 추출한다.
· GPT 지시문 예시 (프롬프트):
| 주관적 건강상태에 대한 연령과 소득수준이 미치는 영향을 분석하고자 한다. 통제변수는 성별과 교육수준이다. 소득수준은 earning2_r. 교육수준은 EDU. 성별은 Gender. 주관적 건강상태는 heal_cond (책에 포함할 것이니 구성요소만 간단히 요약해 주시오) |
· 실행 팁:
변수명은 실제 데이터에 있는 변수명으로 정확하게 알려주는게 좋다.
GPT가 유추하기도 하는데, 자칫 다른 변수로 잘못 알 수 있다.
변수명은 영어로 하고 마침표(.)는 사용하지 않는다. 한글이나 마침표를 사용하면 에러가 발생할 수 있다.
파일은 채팅창에 마우스로 끌어다 놓으면 된다.
· GPT 응답:
· 분석목적: 연령과 소득수준이 주관적 건강상태에 미치는 영향 분석
· 종속변수: heal_cond (주관적 건강상태)
· 독립변수: age, earning2_r
· 통제변수: Gender, EDU
· 분석모형: 선형회귀분석 (표준화 회귀계수 포함)
· 예상결과: 소득수준은 건강에 정(+)의 영향, 연령은 부(-)의 영향 예상
· 분석수행 전제: heal_cond는 연속형 변수로 간주
1-2. 변수 정보 알려주기
· 무엇을 하는가?
변수에 대한 정보 즉 응답값 범위, 변수 설명(라벨), 응답값 설명(응답값 라벨), 변수의 측정 수준, 결측값 등을 알려준다.
· 왜 중요한가?
결측값, 측정 수준은 분석방법의 선택에서 중요하고, 다른 정보들은 특히 해석에서 중요하다. 이 정보들을 주지 않으면 분석방법이 잘못 적용되거나 해석이 기계적으로 된다.
알려주지 않아도 GPT가 유추하지만, 반드시 정확지는 않다. 번거롭더라도 주는 것이 좋다.
· GPT 지시문 예시 (프롬프트):
| 설문지와 코드북에서 분석에 사용할 변수에 대한 정보 즉 측정수준, 라벨, 결측값 등 필요 정보를 찾으시오. |
· 실행 팁:
설문지나 코드북이 없으면, 테이블 형태로 만들어 올리거나, 텍스트로 입력해도 된다.
· 지시문에 대한 GPT 응답:
| 변수명 | 변수 의미 | 측정수준 | 유효값 코드 | 결측값 코드 | 라벨 요약 |
| heal_cond | 주관적 건강상태 | 서열형 | 1~5 | 8=모름, 9=거절 | 1 매우 좋음 ~ 5 매우 나쁨 |
| age | 연령 | 비율형 | 실수값 | 없음 | 출생연도를 통해 계산 가능 |
| earning2_r | 월평균 개인 소득(범주) | 서열형 | 1~9 | 88=모름, 99=거절, 77=해당없음 | 1=100만원 미만 ~ 9=800만원 이상 |
| EDU | 최종 학력 | 명목형 | 코드 다양 | 88, 99 | 고졸, 대졸 등 |
| Gender | 성별 | 명목형 | 1=남성, 2=여성 | 없음 |
1-3. 데이터 파일 올리기
· 무엇을 하는가?
분석에 사용할 변수만 선택해서 GPT로 불러오도록 한다. 변수명을 소문자로 통일한다.
. 왜 중요한가?
전체 데이터를 모두 불어오면 처리속도가 느려지고, 유사한 변수들이 있을 경우 오류가 발생할 수 있다.
GPT는 대소문자를 구분하기 때문에 Edu와 edu는 다른 변수로 간주한다. 예컨대 SPSS 사용자는 이것을 구분하지 않는다. 소문자로 통일하라고 해야 변수명으로 인한 착오가 발생하지 않는다.
· GPT 지시문1:
| 데이터를 CSV파일로 올립니다. 분석에 사용될 변수만 읽어오고 다른 변수들은 읽지 마세요. 변수명은 모두 소문자로 변환해서 사용 하세요. |
· 실행 팁:
CSV파일로 올려야 제대로 인식한다. 엑셀은 시간이 많이 걸리고, SPSS 파일은 도중에 에러가 발생한다.
변수명은 정확히 일치하지 않으면 GPT가 유추해서 사용하는데, 반드시 정확하다는 보장이 없다. 따라서 명확히 지정하는 것이 좋다.
변수 라벨에 있는 한글이 깨지는 경우 인코딩 오류일 수 있으므로 다음과 같이 지시한다.
| 인코딩을 utf-8, 또는 ‘cp949’로 설정해 보세요. |
· GPT 응답:
데이터를 부를 때 사용한 파이선 코드를 보여주면서 첫 다섯 행을 보여준다.
| gender | age | edu | earning2_r | heal_cond |
| 1 | 34 | 5 | 99 | 4 |
| 2 | 35 | 5 | 99 | 3 |
| 1 | 49 | 5 | 6 | 4 |
| 2 | 48 | 5 | 99 | 4 |
| 1 | 66 | 4 | 99 | 4 |
· GPT 지시문2:
목적: 읽어온 변수를 확인한다.
| 각 변수별로 분포를 보여주세요. 연속변수의 경우는 6개 균등급간으로 나누어 보여주세요. 정제기준 적용하고 보여주세요. |
2단계: GPT로 분석하기
데이터 분석은 다음 세단계로 구성된다.
1. 변수 분포를 통해 결측값과 이상값(outlier)를 확인하고 처리한다.
2. 선형회귀분석을 실행하여 회귀식을 추정한다.
3. 회귀분석의 가정을 검토하고, 필요시 모형을 수정한다.
회귀가정 검토와 회귀식 추정을 동시에 할 수도 있고, 회귀 가정부터 점검할 수도 있겠지만, 필자는 회귀분석을 수행한 뒤에 가정을 검토하는 것이 효율적이라고 판단한다.
특히 GPT를 사용할 경우에는 이러한 단계로 분리해서 수행하는 것이 정확도를 높인다.
2-1. 결측치 및 이상값 검토
· 무엇을 하는가?
변수별 결측치와 이상값을 확인하고, 적절히 처리한다. 결측치는 5%가 넘지 않으면 분석에서 제외해도 큰 문제가 없다. 이상값은 단순 입력오류일 경우는 제외하고 그렇지 않을 경우에는 분석방법을 자체를 변경해야할 수도 있다. 이 부분은 필자의 ‘GPT 데이터 분석방법: 선형회귀와 로지스틱’에서 더 자세히 다룬다.
· 왜 중요한가?
회귀분석은 결측값과 이상값 처리 방식에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다. 반드시 확인하고 절적히 처리해야 하며, 처리방식은 논문이나 보고서에 기술해야 한다.
· GPT 지시문1
| 각 변수별로 분포를 보여주세요. 연속변수의 경우는 6개 균등급간으로 나누어 보여주고 박스플롯을 그리세요. |
· 실행 팁:
연속변수는 평균과 표준 편차만 보는 것보다, 급간으로 나누어 분포를 보는 게 형태 파악에 편리하다. 박스플롯은 이상값을 시각적으로 파악하는 데 유용하다.
먼저 이렇게 본 다음 필요하면 추가 분석을 요청하면 된다.
· GPT 반응 요약:
age: 이상값 없음, 평균보다 약간 고령층에 집중
earning2_r: 상단 이상값 존재, 비대칭 분포 → 이상값 및 리코딩 필요
· GPT 지시문2
| 소득은 코드북에 있는 결측값 코드를 확인해서 적용하시오. 빈도분포를 보여 주되, 코드북에 있는 라벨을 사용하시오. (텍스트로 출력) |
· GPT 반응 요약:
※ 77, 88, 99는 결측 처리됨
※ 라벨은 코드북 기준이며, 전체 소득구간 9개를 모두 포함했습니다.
소득구간 빈도수
-----------------------------
100만원 미만 4,109
100~200만원 미만 5,495
200~300만원 미만 13,523
300~400만원 미만 11,434
400~500만원 미만 5,349
500~600만원 미만 2,552
600~700만원 미만 809
700~800만원 미만 716
800만원 이상 110
· GPT 지시문3
| 성별과 교육수준도 코드북에 있는 결측 값 코드를 적용하고 분포를 보여주세요 |
· GPT 반응 요약:
교육수준 빈도수
---------------------
무학 943
초등학교 3,243
중학교 3,534
고등학교 18,574
전문대 9,041
대학교 14,307
대학원 이상 509
성별 빈도수
---------------
남성 18,349
여성 24,046
· GPT 지시문4 (교육수준 재분류)
| 교육수준은 고등학교 이하와 대학이상으로 구분해서 사용합니다. 이것은 edu2라는 변수로 하세요. edu와 edu2를 교차해서 표로 보여주세요. |
· GPT 반응 요약:
※ 결측값(88, 99)은 표에서 제외되었습니다.
edu (교육수준) 고등학교 이하 대학 이상
------------------------------------------
무학 943 0
초등학교 3,243 0
중학교 3,534 0
고등학교 18,574 0
전문대 0 9,041
대학교 0 14,307
대학원 이상 0 509
· GPT 지시문5 (주관적 건강상태 분포)
| 종속변수인 주관적 건강상태의 분포를 보여주세요. 코드북의 결측값과 라벨을 적용하세요. |
· GPT 반응 요약:
건강상태 빈도수
---------------------
매우 좋음 3,664
좋음 26,609
보통 16,497
나쁨 3,042
매우 나쁨 318
GPT 지시문6 (주관적 건강상태 코드법 변경)
| 주관적 건강상태의 값을 1=5, 2=4 등과 같이 역코딩을 해서 heal_cond2 (주관적 건강상태2)로 만들어 주세요 그리고 두 변수를 교차해서 보여세요. |
· GPT 반응 요약:
*좋을수록 높은 값이 되도록 변경함.
heal_cond (원래값) → heal_cond2 (역코딩값)
--------------------------------------------
1 매우 좋음 → 5점: 3,664
2 좋음 → 4점: 26,609
3 보통 → 3점: 16,497
4 나쁨 → 2점: 3,042
5 매우 나쁨 → 1점: 318
→ 정확히 역코딩되었고, 값 손실 없이 매칭되었습니다
GPT 지시문7 (표본 추출)
| 현재는 데이터의 10%만 무작위로 추출해서 데이터를 만들어 다오. |
· GPT 반응 요약:
전체 데이터셋에서 무작위로 10%를 추출한 결과, 총 5,020명의 샘플이 생성되었습니다.
→ 원래 데이터(약 5만 명)에서 원하는 수준으로 잘 줄어들었습니다.
GPT 지시문7 (변수 정리)
목적: 불필요한 변수는 삭제하여 혼란 방지
| 현재는 데이터 셋의 상태는 어떻게 되나? 변수 중에서 heal_cond edu, earning2_r은 삭제하고 변경된 것만 유지한다. |
· GPT 반응 요약:
총 케이스 수: 5,020명
변수 수: 8개
변수 목록:
gender, age, earning2_r_clean, edu2, heal_cond2
결측값 포함 케이스 수: 642명
2-1단계(결측치 및 이상값 검토) 요약
결측치를 코드북을 참조해 적용하라고 지새했다. 코드북을 GPT가 읽었더라도 ‘참조해서 적용하라’고 명확하게 해야 한다.
간혹 변수를 잘못 읽어오는 경우가 있다. 모든 변수를 제대로 읽어오는지 응답 값 중의 일부가 누락되지 않았는지 빈도분포 등을 확인해야 한다.
작업을 지시했어도 GPT가 중간에 지시를 잊을 수있다. 연구자가 단계별로 확인하고 지시한다.
이렇게 해서 변수정리가 마무리 되었다. 여기서는 예시의 목적으로 하였으나, 다른 도구를 이용해서 수행한 다음, 분석단계부터 해도 된다.
2-2 회귀분석 실시
GPT 지시문1
| , 주관적 건강상태2를 종속변수로 해서 선형회귀분석을 실시해서 표준화계수로 보여주세요. 독립변수는 성별, 연령, 소득, 교육수준입니다. |
팁: 표준화계수를 명시하지 않으면 비표준화계수만 보여준다.
GPT 반응 요약:
| 독립변수 | 표준화 계수 (Beta) | 유의확률 (p) | 해석 요약 |
| 성별 (gender) | -0.0174 | 0.241 | 유의하지 않음 |
| 연령 (age) | -0.2996 | <0.001 | 나이가 많을수록 건강평가 낮음 |
| 소득 (earning2_r_clean) | 0.0963 | <0.001 | 소득이 높을수록 건강평가 높음 |
| 교육수준 (edu2) | 0.1089 | <0.001 | 고학력일수록 건강평가 높음 |
모형 설명력 (R²): 0.166 (전체 분산의 16.6% 설명)
표준화 계수 사용: 변수 단위 영향력 비교 가능
성별은 통계적으로 유의하지 않음
2-3 회귀분석 가정 검토
무엇을 하는가?
회귀분석을 마치면 그 다음으로는 가정을 검토해서 모형을 수정할 필요가 없는지 확인한다.
왜 중요한가?
가정이 위배된 정도를 파악해야 모형 수정이 필요한지, 아니면 해석에 주의를 기울이면 되는3지 확인할 수 있다.
GPT 지시문1
| 잔차 및 다공선성에 관한 회귀가정을 검토하시오. |
팁: 가정검토의 방법을 열거하지 않으면 일부만 한다.
· GPT 반응 요약:
잔차와 적합값 산점도, QQ플롯, VIF계산등을 실시해서 분석하고 다음과 같이 결론을 내린다.
회귀모형은 선형성, 독립성, 정규성 가정을 대체로 만족함.
다중공선성은 경계선 수준이나 허용 가능한 범위 내.
분석결과는 해석 가능하며, 후속 분석으로 상호작용항 포함 또는 변수 추가 가능함.
부분 잔차 플롯
가정 검토에서 잔차 분포가 가정에서 어긋나 있고 변수간 상관도도 높았다. 특히 비선형 가능성을 보기 위해 부분잔차 플롯을 그리도록 하였다.
GPT 지시문2
· GPT 반응 요약:
gender
→ 거의 수평에 가까운 추세선 → 영향 미미
age
→ 음의 기울기 → 연령 증가 → 건강평가 하락
earning2_r_clean
→ 양의 기울기 → 소득 증가 → 건강평가 상승
edu2
→ 두 그룹 간 선형 분리 → 고학력자 → 건강평가 높음
2-4.. 회귀분석 최종 모형 추정
무엇을 하는가?
앞서 다공선성 결과를 검토한 결과 성별은 모델에서 제외해도 될 것으로 판단된다. 그리고 굳이 비선형관계를 모델에 반영할 필요는 없다고 판단하였다. 이에 따라 학력과 소득, 역령을 독립변수로 하는 모델을 최종 모델로 하였다.
GPT 지시문2
최종 모형은 독립변수 중에서 유의하지 않은 성별을 제외하고 구성한다. 최종 모형을 추정해 다오. |
· GPT 반응 요약:
회귀계수 (표준화 계수 기준)
| 변수 | 계수 (Beta) | 유의확률 (p) | 해석 요약 |
| 연령 (age) | –0.298 | < 0.001 | 나이 많을수록 건강평가 낮음 |
| 소득 (earning2_r_clean) | +0.103 | < 0.001 | 소득 높을수록 건강평가 높음 |
| 교육수준 (edu2) | +0.109 | < 0.001 | 고학력자일수록 건강평가 높음 |
모형 적합도
R² (설명력): 0.165 → 종속변수 분산의 16.5% 설명
Durbin-Watson: 2.01 → 잔차 독립성 양호
Omnibus/Jarque-Bera: 정규성 가정 근사적으로 수용 가능
요약
최종 모형은 연령, 소득, 교육수준 3가지 변수를 통해
주관적 건강상태를 유의미하게 설명할 수 있으며,
성별은 제외해도 모형의 설명력에는 큰 영향을 주지 않았다.
모든 계수는 통계적으로 유의하며, 해석 가능하다.
3단계: 최종결과표 추출 및 결과해석
무엇을 하는가?
분석결과에 대한 최종 결과표를 요청한다.
GPT 지시문1
| 회귀분석 및 가정검토 결과를 APA스타일에 맞추어 산출해 주시오. 소숫점 자리수도 정확하게 규정에 맞추어 주고, 표준화계수, 비표준화계수 모두 포함하고, 변수명 대신에 한글 라벨을 사용하세요. (코드북에 있는 라벨을 사용하세요) |
팁:
. 요청하는 방식에 따라 산출물의 형태와 내용이 달라진다. 본인의 목적에 맞추어 위의 내용을 변경하면 된다. 아래는 위와 같이 요청했을 때 해 주는 글이다.
· GPT 반응 요약:
| 변수명 | B | SE | β | SE(β) | p |
| 절편 | 3.974 | 0.071 | 0.000 | 0.014 | < .001 |
| 연령 | –0.015 | 0.001 | –0.298 | 0.016 | < .001 |
| 소득수준 | 0.050 | 0.007 | 0.103 | 0.015 | < .001 |
| 교육수준 | 0.160 | 0.025 | 0.109 | 0.017 | < .001 |
종속변수: 주관적 건강상태2(역코딩된 5점 척도)
모형의 설명력: R² = .165, Adj. R² = .165
Durbin-Watson = 2.01 (잔차 독립성 만족)
모든 예측변수는 통계적으로 유의함 (p< .001)
무엇을 하는가?
해석을 요청한다. 해석을 요청할 때는 포함할 내용을 명시하는게 좋다.
회귀 가정 점검 결과를 요약하고 (정규성, 등분산성, 선형성, 다중공선성 포함), 설명력이 낮은 변수(예: 소득)의 경우, 그 영향이 미미하다는 점을 수치로 근거 제시하며 기술해 주세요. 보고서 본문 문장으로 자연스럽게 정리해 주세요. |
· GPT 반응 :
주관적 건강상태는 본인의 건강인식에 대한 평가로, 본 분석에서는 "매우 좋음"일수록 높은 점수를 갖도록 기존 1~5점 척도를 역코딩하여 5점이 건강에 대한 긍정적 인식을 의미하도록 재구성하였다. 이후 주관적 건강상태 점수를 종속변수로 하여, 연령, 소득수준, 교육수준, 성별을 독립변수로 한 **표준화 선형회귀분석(standardized linear regression)**을 실시하였다.
초기모형에서는 네 개의 변수 모두를 포함했으나, 분석 결과 성별은 통계적으로 유의하지 않아 최종모형에서는 이를 제외하였다. 최종 회귀모형은 유의미하였으며, 전체 설명력은 R² = .165, Adj. R² = .165로 나타났다. 잔차의 독립성은 Durbin-Watson = 2.01로 확인되어, 자기상관 문제는 없었다. 또한 잔차-예측값 산점도 및 Q-Q 플롯을 통해 선형성, 정규성, 등분산성 가정이 대체로 충족됨을 확인하였다. 다만 예측값에 따라 잔차 분산이 다소 변동하는 경향이 나타나 일부 비선형성 또는 이분산성의 가능성은 존재하며, 추가적인 모형 점검이 요구된다.
최종 회귀계수는 다음과 같다:
연령은 주관적 건강인식에 부정적 영향을 미쳤으며, 표준화 계수 β = –.298, p< .001, 비표준화 계수 B = –.015, SE = .001이었다.
교육수준역시 건강인식을 높이는 방향으로 유의한 영향을 미쳤으며, β = .109, p< .001, B = .160, SE = .025로 나타났다.
소득수준도 유의한 정적 효과를 보였으며, β = .103, p< .001, B = .050, SE = .007이었다.
이 결과는 연령이 많을수록 건강상태를 낮게 인식한다는 점, 교육수준과 소득수준이 높을수록 건강인식이 긍정적이라는 점을 보여준다. 특히 교육수준이 높을수록 건강상태를 좋게 인식한다는 결과는 다소 흥미롭다. 건강에 대한 관심이 높아져 주관적 인식이 더욱 엄격해지는 것인지 여부는 향후 추가적인 질적 해석이 필요하다. 또한 기존 문헌에서 흔히 기대되는 소득수준의 영향력이 본 분석에서는 상대적으로 낮고 제한적으로 나타났다는 점은 의외의 결과로, 해당 변수의 작용 방식에 대한 세밀한 맥락적 고찰이 요구된다.
무엇을 하는가?
위 해석에 잘못된 부분이 있다. 그래서 그것을 지적하고 다시 해석할 것을 요청했다.
GPT 지시문3
더빈 왓슨은 시계열이 아니기 때문에 검토할 필요가 없습니다. 그리고 비선형성은 부분잔차플롯을 통해 검토해 보았을 때 별 문제가 없는 것으로 확인되었습니다. 또한 독립변수간 상관도가 높아 회기계수들이 영향을 받았을 텐데, 연령과 교육 및 소득이 반대 방향이라 덜 받았을 수 있습니다. 이점을 해석에 반영해야 합니다. |
·
· GPT 반응 :
주관적 건강상태는 본인의 건강인식에 대한 평가로, 본 분석에서는 "매우 좋음"일수록 높은 점수를 갖도록 기존 1~5점 척도를 역코딩하여 5점이 건강에 대한 긍정적 인식을 의미하도록 구성하였다. 이후 주관적 건강상태 점수를 종속변수로 하여, 연령, 소득수준, 교육수준, 성별을 독립변수로 한 **표준화 선형회귀분석(standardized linear regression)**을 실시하였다.
초기 모형에서는 네 개의 변수 모두를 포함했으나, 분석 결과 성별은 통계적으로 유의하지 않아 최종 모형에서는 이를 제외하였다. 최종 모형의 설명력은 R² = .165, Adj. R² = .165로 나타났으며, 분석에 포함된 가정들에 대한 점검 결과 모형의 적합도는 양호한 수준이었다. 잔차의 정규성과 등분산성, 선형성 가정은 Q-Q 플롯 및 잔차 대 예측값 플롯에서 대체로 충족되었으며, 특히 각 독립변수별 **부분잔차 플롯(partial residual plots)**을 통해 확인한 결과 비선형성의 명백한 위반은 관찰되지 않았다.
다만 예측변수 간 상관성이 다소 높아 회귀계수에 영향을 주었을 가능성은 존재한다. 실제로 다중공선성 지표인 VIF는 대부분의 예측변수에서 7~9 수준으로 나타났으며, 이는 상관성이 존재하지만 허용 가능한 수준임을 시사한다. 주목할 점은 연령과 소득, 교육 수준이 서로 상반된 방향으로 회귀계수에 작용했기 때문에, 이들 간의 상호보완적 균형이 다중공선성의 영향력을 일부 완화했을 가능성이 있다는 점이다.
최종 회귀계수는 다음과 같다:
연령은 주관적 건강인식에 부정적 영향을 미쳤으며, 표준화 계수 β = –.298, p< .001, 비표준화 계수 B = –.015, SE = .001이었다.
교육수준은 건강인식을 높이는 방향으로 유의한 영향을 미쳤으며, β = .109, p< .001, B = .160, SE = .025로 나타났다.
소득수준역시 유의한 정적 효과를 보였으며, β = .103, p< .001, B = .050, SE = .007이었다.
이 결과는 연령이 많을수록 건강상태를 낮게 인식한다는 점, 교육수준과 소득수준이 높을수록 건강인식이 긍정적이라는 점을 보여준다. 특히 교육수준이 높을수록 건강상태를 좋게 인식한다는 결과는 다소 흥미롭다. 건강에 대한 관심이 높아져 주관적 인식이 더욱 엄격해지는 것인지 여부는 향후 추가적인 해석이 필요하다.
또한 기존 문헌에서 흔히 기대되는 소득수준의 영향력이 본 분석에서는 제한적으로 나타난 점은 의외의 결과로, 해당 변수의 작용 방식에 대한 맥락적 검토가 요구된다.
무엇을 하는가?
분석에 사용된 코드표를 요청한다. .
GPT 지시문4
| 최종 결과 도출에 사용한 파이선 코드를 출력해 주세요. (회귀계수 산출, 회귀가정 검토, 잔차 플롯) 그리고 분석방법도 간결하게 요약해 주시오. |
팁: 명시하지 않으면 파이선코드로 산출해 주나, spss, R 등으로 산출해 달라고 해도 된다.
분석은 Python 환경에서 GPT ADA를 이용하였으며, 주요 라이브러리로는 statsmodels, sklearn, seaborn, matplotlib등이 사용되었다
# 1. 필요한 라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from statsmodels.graphics.regressionplots import plot_partregress
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
# 2. 회귀 분석용 데이터 구성 (성별 제외)
df_reg = df_sampled[['age', 'earning2_r_clean', 'edu2', 'heal_cond2']].dropna()
X = df_reg[['age', 'earning2_r_clean', 'edu2']]
y = df_reg['heal_cond2']
# 3. 비표준화 회귀
X_const = sm.add_constant(X)
model_unscaled = sm.OLS(y, X_const).fit()
# 4. 표준화 회귀
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
y_scaled = StandardScaler().fit_transform(y.values.reshape(-1, 1)).flatten()
X_scaled_const = sm.add_constant(X_scaled)
model_scaled = sm.OLS(y_scaled, X_scaled_const).fit()
# 5. 다중공선성 점검 (VIF)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data['변수'] = X.columns
vif_data['VIF'] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
# 6. 잔차 계산 및 시각화
fitted_values = model_scaled.fittedvalues
residuals = y_scaled - fitted_values
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.residplot(x=fitted_values, y=y_scaled, lowess=True, line_kws={'color': 'red'})
plt.title("잔차 vs 예측값 (LOWESS 추세선 포함)")
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