빅데이터분석기사 필기 이론 학습 | 모두의 문제집

판단 기준

제3의 변수 $z$ 를 선형적으로 통제한 부분상관은 세 쌍의 상관으로 다음과 같이 표현할 수 있다.

r_{xy\cdot z}=\frac{r_{xy}-r_{xz}r_{yz}} {\sqrt{(1-r_{xz}^2)(1-r_{yz}^2)}}

$|r_{xz}|=1$ 또는 $|r_{yz}|=1$ 이면 분모가 0이어서 정의되지 않는다. 부분상관은 관측한 $z$ 와의 선형 관계를 조정할 뿐 비선형 효과, 측정오차, 관측되지 않은 교란을 자동 제거하지 않는다. 원인의 공통 결과인 충돌변수(collider)를 조건화하면 오히려 가짜 관계가 생길 수 있으므로 통제 변수는 인과 구조와 시간 순서를 근거로 정한다.

위협	관계가 왜곡되는 방식	확인·대응
비선형성	상관 0 근처여도 곡선 관계 존재	산점도·변환·비선형 모형
범위 제한	일부 구간만 표집해 관계 약화·변형	모집단 범위와 표집 기준 확인
집단 혼합·교란	전체와 층별 방향이 다름	층별 그래프·설계 기반 조정
공통 시간 추세	무관한 시계열도 높은 상관	추세·계절·차분·시차 확인
이상값	한두 점이 계수와 유의성 지배	원자료 확인·강건성 분석
결측·선택	분석 포함 여부가 두 변수와 관련	결측 패턴·선택 과정 기록
다중 탐색	우연히 큰 계수·작은 p-value 선택	탐색 수 기록·보정·독립 검증

두 시계열이 함께 증가하면 공통 추세만으로 높은 상관이 생길 수 있다. 원시 수준, 추세 제거, 차분, 계절 조정, 시차 관계를 목적에 맞게 비교한다. 자기상관이 있는 시계열이나 동일 사람의 반복 측정에서는 행 수가 곧 독립 표본 수가 아니므로 시계열·혼합모형·군집 강건 방법 등 구조를 반영한다.

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헷갈리는 개념

변수 조합·질문	먼저 볼 그래프·표	대표 요약·검정	핵심 조건
수치-수치의 선형·단조 관계	산점도·집단별 패널	피어슨·스피어만 상관	비선형, 이상값, 분산 0, 반복 측정
범주-범주의 비율 차이	교차표·조건부 비율 막대	카이제곱·정확 검정·크래머 V	분모, 기대빈도, 구조적 0
두 독립 집단의 수치 차이	원자료 점·상자그림·분포	Welch t, 효과크기·구간	독립성, 분포·분산·표본 수
같은 대상 전후 수치 차이	짝 연결선·차이 분포	대응 t 또는 부호·순위 방법	짝 식별, 차이값의 분포
세 집단 이상 수치 차이	집단별 분포·표본 수	ANOVA·Welch ANOVA·순위 방법	전체 검정 후 사후 비교
시간·반복 관측의 관계	시간순·개체별 패널	시차·반복 구조를 반영한 모형	자기상관, 그룹, 미래 누수

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대표 계산·예제

예를 들어 다음 표에서 채널별 수료율은 A가 $30/40=75\%$ , B가 $20/40=50\%$ 다.

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시험 직전 요약장

변수 유형별 관계 탐색

판단 기준

헷갈리는 개념

대표 계산·예제

내 최근 연습 오답