단순 선형회귀 계산기
데이터에 직선을 적합하고 통계 수업이나 심사자가 기대하는 모든 것을 얻으십시오. 회귀식, 완전한 계수표(추정값, 표준오차, t, p, 기울기와 절편 모두의 95% 신뢰구간), R²과 수정 R², 모형 F-검정, 잔차 표준오차 — R의 summary(lm())과 confint()가 산출하는 것과 동일한 수치로, 최소 유효숫자 6자리까지 검증했습니다. 스프레드시트에서 두 열(x, 그다음 y)을 그대로 붙여넣으십시오. 본 계산기는 잔차의 정규성도 샤피로-윌크 검정으로 자동 확인하고 문제를 쉬운 표현으로 알려드립니다 — 대부분의 온라인 회귀 도구가 완전히 생략하는 진단 단계입니다.
AI 리포트
AI가 결과를 해석해 드립니다: APA 7 / 비즈니스 리포트 형식의 다운로드 가능한 Word 문서.
자주 묻는 질문
회귀분석 결과를 APA 7 형식으로 어떻게 보고합니까?
모형 검정과 계수를 보고합니다. 예: "Study time significantly predicted exam score, b = 0.88, SE = 0.02, t(10) = 45.93, p < .001. The model explained 99.5% of the variance, R² = .995, F(1, 10) = 2109.73, p < .001." AI 보고서는 손으로 정리하기 가장 번거로운 부분인 완전한 APA 회귀표와 단락을 생성합니다.
R²과 수정 R²의 차이는 무엇입니까?
R²은 x가 설명하는 y 분산의 비율로, 예측변수를 추가하면 증가하기만 합니다. 수정 R²은 모형 복잡성에 벌점을 부여하므로 모형을 비교할 때 보고하기에 더 공정한 값입니다. 예측변수가 하나인 단순회귀에서는 두 값이 비슷합니다.
기울기는 어떻게 해석합니까?
기울기 b는 x가 한 단위 증가할 때 y의 기대 변화량입니다. 그 95% 신뢰구간은 타당한 범위를 알려주며, 구간이 0을 포함하지 않으면(즉 p < .05) 그 연관성은 통계적으로 유의합니다.
단순 선형회귀는 어떤 가정을 합니까?
선형성, 관측의 독립성, 일정한 오차 분산(등분산성), 잔차의 정규분포입니다. 본 도구는 잔차 정규성을 자동으로 검정합니다. 나머지는 잔차 그림을 확인하십시오 — 패턴이나 깔때기 모양은 가정 위배를 나타냅니다.