[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC GLMSELECT + PROC REG)

안녕하세요,

이전 포스팅에서는 SAS 프로그램을 활용하여 선형회귀분석을 하는 방법을 살펴보았습니다. SAS에서는 다양한 프로시저를 이용하여 회귀분석을 할 수 있었고 PROC REG, PROC GLM, PROC GLMSELECT를 차례대로 알아보았습니다. 그러나 각 프로시저별로 장단점이 분명하였습니다.

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

 

[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC GLM)

[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC GLMSELECT)

이번 포스팅에서는 PROC GLMSELECT와 PROC REG를 함께 사용하여 회귀분석을 하는 방법을 살펴보겠습니다. 이번 포스팅에서도 역시 SASHELP.BASEBALL 데이터셋을 사용합니다. 

아래의 코드는 PROC GLMSELECT를 이용하여 더미변수를 만든 후 해당 데이터를 PROC REG 프로시저를 이용하여 재분석하는 코드입니다. PROC GLMSELECT를 통해서 회귀계수 등의 결과를 확인할 수 있지만 PROC REG를 통해 얻는 결과와 동일하기 때문에 NOPRINT 옵션을 통하여 PROC GLMSELECT의 결과는 출력이 되지 않도록 하였습니다. 

PROC GLMSELECT DATA=SASHELP.BASEBALL OUTDESIGN(addinputvars)=Work.reg_design NOPRINT;
	CLASS league / PARAM=glm;
	MODEL SALARY=nhits nruns league / SHOWPVALUES SELECTION=NONE;
RUN;

PROC REG DATA=Work.reg_design;
	MODEL SALARY=&_GLSMOD / STB VIF;
	RUN;
QUIT;

우선 PROC GLMSELECT 프로시저를 실행한 후 생성된 REG_DESIGN이라는 데이터셋을 살펴보면 범주형 변수인 league가 더미변수 변환이 된 것을 확인할 수 있습니다.

이후 PROC GLMSELECT로 만들어진 데이터셋을 PROC REG 프로시저로 분석하면 되는데 이때 주의할 점은 설명변수 자리에 &_GLSMOD을 입력하셔야 합니다. 분석결과를 살펴보면 PROC GLM이나 PROC GLMSELECT를 사용할 때 얻을 수 있는 정보도 있지만 표준화 회귀계수(STB), 분산팽창지수(VIF) 등을 확인할 수 있습니다.

그리고 회귀진단에서 유용하게 활용할 수 있는 시각화 결과물도 확인할 수 있습니다.

이번 포스팅을 끝으로 SAS를 활용하여 다중회귀분석을 하는 기본 코드 설명을 마무리하고자 합니다. 제 블로그에는 기술통계부터 회귀분석까지 한 번에 끝내는 매크로와 SAS ODA를 사용하여 클릭만으로 회귀분석을 하는 방법을 설명한 포스팅도 있으니 관심 있으신 분들은 참고하시면 됩니다. 

[SAS]기술통계분석부터 회귀분석까지 한방에 끝내는 매크로

[SAS ODA]선형회귀분석 클릭으로 끝내기(조절효과/상호작용항)

궁금하신 점은 언제든 댓글로 담겨주세요:)

감사합니다!

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