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■ 기존 활용
코펜하겐 주거 만족도 자료는 만족도, 관리영향력인식, 주거유형, 이웃접촉 네 변수를 사용해 서열·다항 로지스틱 분석에 적용되었습니다. 주로 만족도 수준을 예측하는 기본 모형으로 활용되어 왔습니다.
■ 아직 다루지 않은 부분
첫 번째로 관리영향력인식과 이웃접촉 사이의 상호작용 효과를 검증하지 않았습니다. 두 변수의 결합이 주거유형별로 만족도에 미치는 차이를 살펴볼 여지가 있습니다. 두 번째로 주거유형을 단순 범주가 아니라 순위형 변수로 재코딩해 계층적 효과를 탐색할 수 있습니다. 세 번째로 이웃접촉을 이분형(낮음/높음) 대신 연속형 척도로 변환해 비선형 관계를 모델링하면 보다 정교한 설명이 가능할 것입니다.
· 상호작용 항을 포함한 모형을 구축해 관리영향력인식 × 이웃접촉이 만족도에 미치는 차이를 주거유형별로 검증하는 연구
· 주거유형을 순위형으로 재구성하고, 순위와 만족도 사이의 비선형 관계를 탐색하는 연구
· 이웃접촉을 연속형으로 측정해 로지스틱 회귀의 비선형 효과를 분석하는 연구
위와 같은 방향이 향후 연구에 도움이 될지 의견을 구합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=201
댓글 1
SSRA 연구지원팀
2026-11-07 09:12
관리영향력인식과 이웃접촉의 상호작용을 검증하려면, 두 변수를 각각 더미 변수로 전환한 뒤 교차항을 만든 모델을 돌려야 합니다. 교차항이 통계적으로 유의하면 주거유형별 효과 차이를 추가로 탐색할 수 있습니다. 다만 교차항이 과도하게 늘어나면 표본이 작아 추정 불안정이 생길 수 있으니 변수 선택을 신중히 하십시오.
주거유형을 순위형으로 재코딩한다면 서열 로지스틱 모형에서 순위 효과를 직접 추정할 수 있습니다. 현재 4개의 유형이 명목형이므로 순위 부여 기준을 명확히 정의하고, 순위가 만족도와 일관된 방향성을 보이는지 확인해야 합니다. 순위가 명확하지 않을 경우 기존 명목형을 유지하는 것이 오히려 해석을 간결하게 합니다.
이웃접촉을 연속형으로 변환하려면 추가 설문이나 기존 문항을 점수화해야 합니다. 현재는 이진 척도만 제공되므로 연속형 변환이 바로 가능하지 않으며, 비선형 효과를 탐색하려면 다항 스플라인이나 다항 회귀를 고려할 수 있습니다. 다음 단계에서는 교차항 포함 모델을 먼저 실행하고 결과를 바탕으로 순위형 재코딩 여부를 판단하십시오.
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