다시한번 범주형 자료를 이진더미변수로

 

범주형 자료를 이진더미변수로 변환하는 경우는 조절효과를 보려는 경우입니다. 물론 덤으로 주효과도 볼 수 있습니다.

 

에를 들어 성별의 경우 범주는 남자,여자 2 종류입니다. 그러나 성별이라는 변수는 하나뿐이죠.

 

마찬가지로 연령대에서 20대가 1, 30대가 2, 40대가 3, 50대가 4, 60대 이상이 5로 코딩되어 있다면 먼저 자신이 분류학 싶은 집단부터 먼저 생각하셔야 합니다.

 

관심 있는 집단 분류는 20대와 30대를 젊은 층으로 1, 40, 50대를 중장년층으로 2, 60대 이상을 고령층을 3으로 코딩하여 분류하여 분석하고 싶다는 것이죠. 그럼 연령대의 새 범주가 3개가 되죠. 범주가 3개이니까 이진더미변수는 2개만 있으면 됩니다.

 

청년층(1=)<-(0,0), 중장년층(2=)<-(1,0), 고령층(3=)<-(0,1) 이렇게 이진더미변수로 데이터를 만듭니다.

 

이 개념이 구체적으로 데이터에 어떻게 구현되는지 한번 알아볼까요.

 

연령은 새로이 범주 번호를 줘 실수를 줄인다.

 

(20대, 30대)=(0,0)

 

 

(40대, 50대)=(1,0)

(노년층)=(0,1)

 

이렇게 2개의 더미변수로 만들 수 있습니다.

 

그럼 아래와 같은 데이터 파일이 만들어집니다.

 

모형이 키 X==> 몸무게 Y에서 연령의 조절효과를 보려면

 

성별	연령	성별 더미	새 연령범주	연령 더미1	연령 더미2	키	몸무게	키* 연령더미1	키* 연령더미2
1	1	0	0	0	0	157	61	0	0
2	3	1	1	1	0	173	68	173	0
2	2	1	0	0	0	180	73	0	0
1	5	0	2	0	1	164	51	0	164
1	5	0	2	0	1	166	59	0	166
2	3	1	1	1	0	164	53
2	4	1	1	1	0	173	69
1	2	0	0	0	0	162	57
2	5	1	1	0	0	178	58