[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC GLMSELECT)

안녕하세요,

지난 포스팅에서 PROC REG, PROC GLM 패키지를 살펴보았습니다. PROC REG는 회귀진단을 위한 다양한 통계량과 그래프를 얻을 수 있었지만 범주형 변수를 사용하기 위해서는 더미변수 변환을 해야 했고 PROC GLM은 범주형 변수 사용이 편리했지만 여러 통계량을 얻을 수 없고 무엇보다 모형선택 방법을 사용할 수 없다는 한계가 있었습니다. 

[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC REG 더미변수 만들기)

[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC GLM)

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이번에는 PROC GLMSELECT 프로시저를 살펴보겠습니다. SASHELP GLMSELECT 설명을 살펴보면 위에서 언급한 PROC REG와 PROC GLM의 한계를 보완한 프로시저임을 알 수 있습니다.

SAS Institute Inc.

이번 포스팅에서도 SASHELP.BASEBALL 데이터셋을 사용하여 분석해보겠습니다. 설명변수는 NHITS NRUNS (이상 연속형), league(범주형)이고 종속변수는 SALARY입니다. 다만 PROC GLMSELECT는 PROC GLM과 비교할 때 몇 가지 옵션이 추가되지만 크게 걱정하지 않으셔도 됩니다. 회귀분석을 위한 기본 코드는 아래와 같습니다.

• proc glmselect data=데이터셋;
  • class 범주형 변수(ref='기준값') / param=glm;
  • model 종속변수=설명변수(연속형, 범주형) / showpvalues selection=none STB;
  • run;

proc glmselect data=SASHELP.BASEBALL;
	class league(ref='American') / param=glm;
	model SALARY=nhits nruns league / showpvalues selection=none STB;
run;

분석결과는 아래와 같이 출력됩니다. 회귀분석이 목표라면 초반부에 나온 결과물은 무시하셔도 됩니다.

아래의 내용만 제대로 파악하셔서 논문 테이블을 채우면 됩니다. 모형정보와 관련하여 F 통계량, R-sqaure, Adjusted R-square, AIC, AICC SBC,  RMSE 통계량이 출력됩니다. 그리고 회귀계수를 살펴보면 비표준화 회귀계수, 표준오차, t 통계량, p-value가 출력되며 STB 옵션을 사용하였기 때문에 표준화회귀계수도 함께 출력되었습니다.

고차항 회귀분석이나 조절효과 분석의 경우에도 PROC GLM 과 같이 변수|변수를 입력하시면 됩니다.이때 결과는 아래와 같이 출력되며 여러 분석에 유용하게 활용할 수 있습니다.

proc glmselect data=SASHELP.BASEBALL;
	class league(ref='American') / param=glm;
	model SALARY=nhits|nhits nruns league / showpvalues selection=none STB;
run;

proc glmselect data=SASHELP.BASEBALL;
	class league(ref='American') / param=glm;
	model SALARY=nhits|nruns league / showpvalues selection=none STB;
run;

PROC GLMSELECT는 PROC REG와 함께 결합하여 사용할 때 더 유용합니다. 그렇기 때문에 SAS ODA에서 클릭으로 선형회귀분석을 하는 경우 PROC GLMSELECT와 PROC REG를 함께 사용하고 있습니다.  

[SAS ODA]선형회귀분석 클릭으로 끝내기(조절효과/상호작용항)

다음 포스팅에서 PROC GLMSELECT와 PROC REG를 함께 사용하여 회귀분석하는 코드를 살펴보겠습니다.

 

궁금하신 점은 언제든 댓글로 담겨주세요:)

감사합니다!

☆ 제 코드는 정답이 아니며 틀린 부분이 있을 수 있으니 주의하여 활용하시기 바랍니다.