설문에서 만족도를 1 ~ 5점으로 측정하고, 이를 종속변수로 설정한 뒤 연속형 공변량과 범주형 요인을 동시에 분석하려고 합니다. SSRA에서 서열 로지스틱 회귀와 다항 로지스틱 회귀를 선택했지만, 결과표에 나타난 기준값과 계수가 어떻게 해석되어야 하는지 궁금해 하시는 경우가 있습니다. 서열 로지스틱 회귀는 범주가 3개 이상일 때만 적용되며, 기준값은 마지막 범주가 자동으로 선택됩니다. 따라서 각 계수는 “마지막 범주보다 낮은 범주에 속할 로그오즈”를 의미합니다. 다항 로지스틱 회귀에서도 기준범주는 마지막 범주가 기본값이므로, 첫 번째 혹은 중간 범주와 비교한 결과를 보고 싶다면 기준값을 직접 변경해야 합니다. 흔히 “마지막 값이 기준이므로 해석이 복잡하다”는 오해가 있는데, 실제로는 계수 부호만 보면 어느 방향으로 영향이 가는지 바로 알 수 있습니다. 양의 계수는 해당 범주가 마지막 범주보다 더 높은 확률을 갖게 함을, 음의 계수는 그 반대를 의미합니다. R model <- polr(y ~ x1 + x2, data = df, method = "logistic") summary(model) 위 코드는 서열 로지스틱 회귀 모델을 적합하고, 각 변수의 회귀계수와 표준오차를 출력합니다. 계수값과 p값을 함께 확인하면 변수의 유의성을 판단할 수 있습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=194