Development of MS Excel Macros to estimate regression models and test hypotheses of relationships between variables (Application to regression analysis of subway electric charges data)

MS Excel 함수들을 이용한 회귀 분석 모형 추정 및 관계 분석 검정을 위한 매크로 개발 (지하철 전기요금 자료 회귀분석에 응용)

Regression analysis to estimate the fitted models and test hypotheses are basic statistical tools for survey data as well as experimental data. Data is collected as pairs of independent and dependent variables, and statistics are computed using matrix calculation. To estimate a best fitted model is a key to maximize reliability of regression analysis. To fit a regression model, plot data on XY axis and select the most fitted models. Researchers estimate the best model and test hypothesis with MS Excel's graph menu and matrix computation functions. In this study, I develop macros to estimate the fitted regression model and test hypotheses of relationship between variables. Subway electric charges data with one dependent variable and three independent variables are tested using developed macros, and compared with the results using built-in Excel of regression analysis.

변수들간의 관계 모형을 설정하고 관계성 유무를 분석하는 회귀 분석은 거의 모든 조사 연구 및 실험연구들에서 필수적인 통계 분석 방법이다. 자료는 독립변수와 종속변수로 구성되므로 쌍으로 취급되며 모든 통계량 계산은 행렬 연산에 의하여 수행된다. 변수들 관계를 가장 잘 설명하는 모형 설정에 따라 회귀분석 결과의 정확성이 평가되므로 자료 수치들을 XY 평면상에서 점을 찍어 가장 적합한 함수 모형을 선택해야 한다. MS 엑셀의 그래픽 및 행렬 연산 기능의 메뉴들을 사용하면 수집된 자료에 가장 적합한 모형을 설정하고 필요한 모든 가설검정 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 본 연구에서는 회귀 분석의 모형 설정 및 가설검정 결과들을 산출하는 엑셀 함수를 이용한 매크로를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 회귀분석 매크로를 한 개의 종속변수와 3개의 독립 변수를 가진 지하철 전기요금 자료 분석에 적용하여 얻은 결과와 엑셀에 내장된 통계 회귀분석 메뉴를 적용한 결과를 비교한다.