우리는 일상생활이나 업무 현장에서 “A가 증가하면 B도 증가할까?”, “C가 높을수록 D는 낮아질까?”와 같이 변수들 사이의 관계에 대한 궁금증을 자주 갖게 됩니다. 예를 들어, “광고비를 많이 쓰면 매출도 늘어날까?”, “운동 시간이 길수록 체지방률은 낮아질까?” 같은 질문들이죠. 이러한 궁금증을 통계적으로 확인하고 그 관계의 정도를 수치로 표현해 주는 강력한 분석 도구가 바로 상관 분석(Correlation Analysis)입니다. 상관 분석은 두 변수 간에 얼마나 강한 직선적인 관계(선형 관계)가 있는지, 그리고 그 관계가 긍정적인 방향인지 부정적인 방향인지를 측정합니다. 이때, 분석 대상이 되는 데이터의 측정 수준(척도)에 따라 적합한 상관 분석 방법이 달라지는데, 주로 양적 척도(등간척도, 비율척도)로 측정된 변수들 사이의 관계는 피어슨 상관 분석(Pearson Correlation Analysis)을, 서열 척도(순위로 매겨진 값)로 측정된 변수들이나 특정 가정을 만족하지 못하는 양적 변수들 사이의 관계는 스피어만 상관 분석(Spearman Rank Correlation Analysis)을 사용합니다. 이 글에서는 상관 분석의 기본 개념부터 시작하여, 핵심 지표인 상관계수의 의미와 해석 방법, 그리고 피어슨 및 스피어만 상관 분석의 특징과 적용 사례, 마지막으로 상관 분석 결과를 올바르게 활용하기 위한 주의사항까지 심층적으로 탐구해보겠습니다.
상관 분석이란 무엇이며, 왜 중요할까? 🧐🔗
데이터 속에 숨겨진 변수들 간의 관계를 이해하는 것은 세상을 더 깊이 있게 파악하고 미래를 예측하는 첫걸음입니다. 상관 분석은 바로 이 ‘관계’를 들여다보는 기본적인 창과 같습니다.
변수들 사이의 ‘관계’ 들여다보기
우리가 살아가는 세상은 수많은 변수들이 서로 영향을 주고받으며 복잡하게 얽혀 돌아갑니다. 상관 분석은 이러한 변수들 중에서 두 개의 변수를 선택하여, 하나의 변수가 변할 때 다른 변수가 어떤 경향으로 함께 변하는지를 통계적으로 살펴보는 분석 방법입니다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 그날의 평균 기온이라는 두 변수가 있다면, 기온이 올라갈수록 아이스크림 판매량도 함께 증가하는 경향이 있는지, 아니면 반대로 감소하는 경향이 있는지, 또는 별다른 관계가 없는지를 파악하는 데 상관 분석이 사용될 수 있습니다.
선형 관계의 크기와 방향 측정
상관 분석의 핵심은 두 변수 간의 ‘선형(Linear)’ 관계, 즉 직선적인 관계의 강도(Strength)와 방향(Direction)을 측정하는 데 있습니다.
- 방향:
- 양(+)의 상관관계 (Positive Correlation): 한 변수가 증가(또는 감소)할 때 다른 변수도 함께 증가(또는 감소)하는 경향을 보이는 관계입니다. (예: 키가 클수록 몸무게도 많이 나가는 경향)
- 음(-)의 상관관계 (Negative Correlation): 한 변수가 증가(또는 감소)할 때 다른 변수는 반대로 감소(또는 증가)하는 경향을 보이는 관계입니다. (예: 운동 시간이 길수록 체지방률은 낮아지는 경향)
- 상관관계 없음 (No Correlation): 두 변수 간에 뚜렷한 선형적 경향이 나타나지 않는 경우입니다. (상관계수가 0에 가까움)
- 강도: 두 변수가 얼마나 밀접하게 함께 움직이는지의 정도를 나타냅니다. 관계가 강할수록 한 변수의 변화를 통해 다른 변수의 변화를 더 잘 예측할 수 있습니다.
이러한 관계의 방향과 강도는 주로 상관계수(Correlation Coefficient)라는 하나의 수치로 요약되어 표현됩니다.
상관 분석의 주요 목표 및 활용
상관 분석은 다양한 분야에서 다음과 같은 목표를 위해 널리 활용됩니다.
- 변수 간 관계의 존재 유무 및 강도 파악: 특정 변수들이 서로 관련이 있는지, 있다면 얼마나 강하게 관련되어 있는지 이해합니다.
- 관계의 방향성 파악: 두 변수가 서로 긍정적인 관계인지 부정적인 관계인지 파악하여 현상에 대한 이해를 높입니다.
- 예측 모델 구축의 기초 자료로 활용: 회귀 분석(Regression Analysis)과 같은 예측 모델을 만들 때, 어떤 독립변수가 종속변수와 높은 상관관계를 갖는지 파악하여 모델의 설명력을 높이는 데 기여합니다. (단, 상관관계가 높다고 해서 반드시 좋은 예측 변수인 것은 아닙니다.)
- 변수 선택(Feature Selection) 시 참고 자료로 활용: 머신러닝 모델 개발 시, 너무 많은 변수 중에서 목표 변수와 관련성이 높은 변수를 선택하거나, 독립변수들 간의 다중공선성(Multicollinearity) 문제를 파악하는 데 참고 자료로 활용될 수 있습니다.
- 탐색적 데이터 분석(EDA)의 중요한 도구: 본격적인 분석에 앞서 데이터 내 변수들 간의 관계를 탐색적으로 살펴보는 데 유용합니다.
주의: 상관관계는 인과관계가 아니다! 🚨 (Correlation is NOT Causation!)
상관 분석 결과를 해석할 때 가장 중요하게 명심해야 할 점은 “상관관계가 높다고 해서 반드시 두 변수 사이에 인과관계(Causality)가 존재한다고 말할 수는 없다”는 것입니다. 즉, A와 B가 함께 움직인다고 해서 A가 B의 원인이거나 B가 A의 원인이라고 단정 지을 수 없습니다.
예를 들어, 여름철 아이스크림 판매량과 익사 사고 발생 건수는 높은 양의 상관관계를 보일 수 있습니다. 하지만 아이스크림을 많이 먹어서 익사 사고가 늘어나는 것도 아니고, 익사 사고가 늘어서 아이스크림을 많이 먹는 것도 아닙니다. 이 두 변수는 ‘더운 날씨’라는 제3의 변수(잠재 변수 또는 혼란 변수)의 영향을 받아 함께 증가하는 것처럼 보이는 허위 상관관계(Spurious Correlation)일 가능성이 높습니다.
따라서 상관 분석은 두 변수 간의 ‘관계의 존재’와 ‘관계의 패턴’을 보여줄 뿐, 그 관계의 ‘이유’나 ‘원인과 결과’를 설명해주지는 못한다는 점을 항상 기억해야 합니다. 인과관계를 규명하기 위해서는 별도의 실험 설계나 심층적인 연구 방법론이 필요합니다. Product Owner가 “특정 기능 사용률과 고객 만족도 간에 높은 상관관계가 있으니, 기능 사용률만 높이면 만족도가 올라갈 것이다”라고 단순하게 판단하는 것은 위험할 수 있습니다.
상관계수: 관계의 정도를 숫자로 표현하다 🔢
상관 분석의 결과는 주로 상관계수라는 단일 수치로 제시됩니다. 이 숫자가 무엇을 의미하는지 정확히 이해하는 것이 중요합니다.
상관계수란?
상관계수(Correlation Coefficient)는 두 변수 간의 선형적인 관계의 강도와 방향을 나타내는 -1에서 +1 사이의 값을 갖는 통계적 측정치입니다. 기호로는 주로 r (표본 상관계수) 또는 ρ (모집단 상관계수)로 표기됩니다.
상관계수 값의 해석
상관계수 값은 다음과 같이 해석할 수 있습니다.
- +1에 가까울수록 (예: 0.7 < r ≤ 1.0): 매우 강한 양(+)의 선형 관계를 의미합니다. 한 변수가 증가하면 다른 변수도 거의 확실하게 직선적으로 증가합니다.
- -1에 가까울수록 (예: -1.0 ≤ r < -0.7): 매우 강한 음(-)의 선형 관계를 의미합니다. 한 변수가 증가하면 다른 변수도 거의 확실하게 직선적으로 감소합니다.
- 0에 가까울수록 (예: -0.1 < r < 0.1): 두 변수 간에 선형적인 관계가 거의 없음을 의미합니다. (단, 앞서 강조했듯이 비선형적인 관계는 존재할 수 있습니다.)
- 값의 크기 (절댓값 |r|): 관계의 강도를 나타냅니다. 절댓값이 클수록 선형 관계가 강하고, 작을수록 약합니다. 일반적으로 상관계수의 크기에 따른 관계의 강도 해석 기준은 다음과 같지만, 이는 분야나 연구 목적에 따라 다소 주관적일 수 있습니다.
- 0.9 ~ 1.0 (또는 -0.9 ~ -1.0): 매우 강한 상관관계
- 0.7 ~ 0.9 (또는 -0.7 ~ -0.9): 강한 상관관계
- 0.4 ~ 0.7 (또는 -0.4 ~ -0.7): 다소 강한 (또는 뚜렷한) 상관관계
- 0.2 ~ 0.4 (또는 -0.2 ~ -0.4): 약한 상관관계
- 0.0 ~ 0.2 (또는 -0.0 ~ -0.2): 매우 약하거나 거의 없는 상관관계
시각화와 함께 해석하기: 산점도의 중요성
상관계수 값만으로는 두 변수 간의 관계를 완벽하게 이해하기 어렵습니다. 반드시 산점도(Scatter Plot)를 함께 그려보고 데이터의 실제 분포 형태를 시각적으로 확인하는 것이 중요합니다. 산점도는 가로축과 세로축에 각각 두 변수의 값을 대응시켜 점으로 표현한 그래프로, 다음과 같은 정보를 직관적으로 파악하는 데 도움을 줍니다.
- 관계의 방향성: 점들이 우상향하면 양의 상관, 우하향하면 음의 상관, 뚜렷한 방향성이 없으면 상관관계가 약함을 시사합니다.
- 관계의 강도: 점들이 직선에 가깝게 밀집되어 있을수록 강한 선형 관계를, 넓게 흩어져 있을수록 약한 선형 관계를 의미합니다.
- 관계의 형태: 점들의 분포가 직선적인지, 아니면 곡선(U자형, 역U자형 등)과 같은 비선형적인 패턴을 보이는지 확인할 수 있습니다. (피어슨 상관계수는 비선형 관계를 제대로 측정하지 못합니다.)
- 이상치(Outlier)의 존재 유무: 다른 점들과 동떨어진 위치에 있는 이상치들을 발견할 수 있으며, 이러한 이상치는 상관계수 값에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
따라서 상관 분석을 수행할 때는 항상 상관계수 값과 함께 산점도를 확인하여 종합적으로 관계를 해석하는 습관을 들여야 합니다.
데이터 척도에 따른 상관 분석 방법: 피어슨 vs. 스피어만 ⚖️📊🆚📈
어떤 상관 분석 방법을 사용할지는 분석 대상이 되는 두 변수가 어떤 종류의 데이터 척도(Scale of Measurement)로 측정되었는지에 따라 결정됩니다.
데이터 척도의 이해: 양적 척도와 서열 척도
간략하게 데이터 척도를 복습하면 다음과 같습니다.
- 양적 척도 (Quantitative Scale): 수치로 측정되며, 값들 사이의 간격이나 비율이 의미를 갖는 척도입니다.
- 등간 척도 (Interval Scale): 순서와 간격이 의미 있지만, 절대적인 0점이 존재하지 않습니다. (예: 온도(섭씨/화씨), IQ 지수)
- 비율 척도 (Ratio Scale): 순서, 간격, 그리고 절대적인 0점이 모두 의미를 갖습니다. (예: 키, 몸무게, 나이, 소득, 판매량)
- 서열 척도 (Ordinal Scale): 값들 사이에 순서나 등급은 존재하지만, 그 간격이 일정하거나 의미를 갖지는 않는 척도입니다. (예: 학점(A,B,C), 만족도(매우 만족, 만족, 보통, 불만족), 직급(사원, 대리, 과장))
1. 피어슨 상관 분석 (Pearson Correlation Analysis) – 양적 변수 간의 끈끈함 측정 🤝
정의 및 대상:
피어슨 상관 분석(Pearson Product-Moment Correlation Coefficient, PPMCC 또는 줄여서 Pearson’s r)은 두 개의 연속적인 양적 척도 변수(등간척도 또는 비율척도) 간의 선형적인 관계의 강도와 방향을 측정하는 가장 널리 사용되는 상관 분석 방법입니다.
가정:
피어슨 상관계수가 그 의미를 제대로 가지려면 다음과 같은 몇 가지 통계적 가정을 만족하는 것이 좋습니다.
- 두 변수 모두 양적 척도여야 합니다.
- 두 변수 간에 선형적인 관계가 존재해야 합니다. (비선형 관계는 제대로 측정하지 못함)
- 두 변수는 각각 정규분포(Normal Distribution)를 따르는 것이 이상적입니다. (또는 두 변수의 결합분포가 이변량 정규분포를 따르는 경우)
- 이상치(Outlier)에 민감하므로, 분석 전에 이상치를 확인하고 적절히 처리하는 것이 좋습니다.
- (엄밀히는) 두 변수의 등분산성(Homoscedasticity), 즉 한 변수의 값에 따라 다른 변수의 흩어진 정도(분산)가 일정한 것이 좋습니다.
계산 방법 (개념적으로):
피어슨 상관계수 r은 두 변수의 공분산(Covariance)을 각 변수의 표준편차(Standard Deviation)의 곱으로 나눈 값으로 계산됩니다.
r = Cov(X, Y) / (σX * σY)
공분산은 두 변수가 함께 변하는 정도를 나타내지만, 각 변수의 측정 단위에 따라 그 크기가 달라지므로 해석이 어렵습니다. 이를 각 변수의 표준편차로 나누어 -1에서 +1 사이의 표준화된 값으로 만든 것이 피어슨 상관계수입니다.
장점:
- 가장 널리 사용되고 이해하기 쉬운 상관계수입니다.
- 두 변수 간 선형 관계의 강도와 방향을 직관적인 수치로 제공합니다.
- 통계적 유의성 검정이 용이합니다.
단점:
- 이상치에 매우 민감하여, 소수의 극단적인 값이 상관계수 값을 크게 왜곡시킬 수 있습니다.
- 비선형적인 관계는 제대로 측정하지 못합니다. (예: U자형 관계는 상관계수가 0에 가깝게 나올 수 있음)
- 두 변수가 정규분포를 따른다는 가정이 필요하며, 이 가정을 만족하지 못할 경우 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
- 서열 척도나 명목 척도 데이터에는 적용할 수 없습니다.
예시:
- 한 학급 학생들의 ‘일주일 평균 공부 시간(비율척도)’과 ‘기말고사 수학 점수(비율척도)’ 간의 상관관계 분석.
- 특정 지역의 ‘연간 평균 기온(등간척도)’과 ‘에어컨 판매량(비율척도)’ 간의 상관관계 분석.
2. 스피어만 상관 분석 (Spearman Rank Correlation Analysis) – 순위로 보는 관계의 힘 🏅
정의 및 대상:
스피어만 상관 분석(Spearman’s Rank Correlation Coefficient 또는 Spearman’s rho, ρ)은 두 변수의 실제 값 대신 각 변수 내에서의 순위(Rank)를 매겨, 이 순위들 간의 피어슨 상관계수를 계산하는 방식으로 두 변수 간의 단조(Monotonic) 관계의 강도와 방향을 측정하는 비모수적(Non-parametric) 상관 분석 방법입니다. 주로 다음과 같은 경우에 사용됩니다.
- 두 변수 모두 서열 척도일 때.
- 한 변수는 서열 척도이고 다른 변수는 양적 척도일 때 (양적 변수를 순위로 변환하여 분석).
- 두 변수 모두 양적 척도이지만, 피어슨 상관 분석의 정규성 가정을 만족하지 못하거나 이상치가 많아 결과 왜곡이 우려될 때.
핵심 원리 및 특징:
- 단조 관계 (Monotonic Relationship) 측정: 스피어만 상관 분석은 엄격한 선형 관계가 아니더라도, 한 변수가 증가할 때 다른 변수가 일관되게 증가하거나(단조 증가) 일관되게 감소하는(단조 감소) 경향만 있다면 그 관계를 잘 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 곡선 형태라도 한 방향으로 꾸준히 증가하거나 감소하는 관계라면 높은 스피어만 상관계수 값을 가질 수 있습니다.
- 비모수적 방법: 데이터의 특정 분포(예: 정규분포)를 가정하지 않으므로, 피어슨 상관 분석보다 적용 범위가 넓습니다.
- 이상치에 덜 민감 (로버스트함): 실제 값 대신 순위를 사용하므로, 극단적인 이상치의 영향을 덜 받습니다.
장점:
- 이상치에 상대적으로 둔감(robust)하여 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다.
- 데이터가 정규분포를 따르지 않아도 사용 가능합니다.
- 서열 척도 데이터에 직접 적용할 수 있습니다.
- 선형 관계뿐만 아니라 단조 관계까지 파악할 수 있습니다.
단점:
- 실제 값 대신 순위를 사용하므로, 피어슨 상관 분석에 비해 일부 정보 손실이 발생할 수 있습니다. (특히 변수 간 관계가 실제로 선형적이고 정규성을 만족할 경우 피어슨이 더 효율적일 수 있음)
- 선형 관계의 ‘기울기’나 ‘정도’보다는 ‘순위 관계의 일관성’에 더 초점을 맞춥니다.
- 동점 순위(Tie)가 많을 경우 보정이 필요할 수 있습니다.
예시:
- 학생들의 ‘국어 성적 석차(서열척도)’와 ‘영어 성적 석차(서열척도)’ 간의 상관관계 분석.
- 고객 만족도 조사에서 ‘서비스 친절도에 대한 순위 평가(서열척도)’와 ‘제품 추천 의향에 대한 순위 평가(서열척도)’ 간의 상관관계 분석.
- 소수의 극단적인 고소득층 때문에 정규분포를 따르지 않는 ‘소득(양적척도)’ 데이터와 ‘삶의 만족도(양적척도 또는 서열척도)’ 간의 관계를 분석할 때, 각 변수를 순위로 변환하여 스피어만 상관 분석을 적용할 수 있습니다.
3. 기타 주요 상관 분석 방법 (간략 소개)
- 켄달의 타우 (Kendall’s Tau, τ): 스피어만 상관계수와 유사하게 두 변수의 순위 정보를 이용하여 단조 관계를 측정하는 비모수적 상관계수입니다. 특히 표본 크기가 작거나 동점 순위가 많을 때 스피어만보다 더 안정적인 결과를 제공하는 것으로 알려져 있습니다.
- 점이연 상관계수 (Point-Biserial Correlation Coefficient): 하나의 변수는 연속적인 양적 척도이고 다른 하나의 변수는 진정한 이분형 변수(예: 남/녀, 합격/불합격)일 때 사용합니다.
- 파이 계수 (Phi Coefficient, φ) 또는 매튜스 상관계수 (Matthews Correlation Coefficient, MCC): 두 변수 모두 이분형 명목 척도일 때 사용합니다. (2×2 분할표 기반)
피어슨 상관 분석 vs. 스피어만 상관 분석 비교
| 구분 | 피어슨 상관 분석 (Pearson’s r) | 스피어만 상관 분석 (Spearman’s ρ) |
| 측정 대상 관계 | 선형 관계 (Linear Relationship) | 단조 관계 (Monotonic Relationship) |
| 대상 변수 척도 | 두 변수 모두 양적 척도 (등간/비율) | 두 변수 모두 서열 척도, 또는 (비정규성/이상치 있는) 양적 척도 |
| 데이터 값 사용 | 실제 값 사용 | 실제 값의 순위(Rank) 사용 |
| 분포 가정 | 정규분포 가정 (이상적) | 특정 분포 가정 없음 (비모수적) |
| 이상치 민감도 | 민감함 | 덜 민감함 (로버스트함) |
| 주요 장점 | 가장 널리 사용, 해석 용이, 선형 관계 크기 직접 측정 | 이상치/비정규성에 강함, 서열 데이터 적용 가능, 단조 관계 파악 |
| 주요 단점 | 이상치/비정규성에 취약, 비선형 관계 측정 불가 | 정보 손실 가능성, 선형 관계 크기보다는 순위 일관성 측정 |
상관 분석 결과 해석 및 활용 시 주의사항 ⚠️🧐
상관 분석은 매우 유용한 탐색적 도구이지만, 그 결과를 올바르게 해석하고 활용하기 위해서는 몇 가지 중요한 주의사항을 반드시 숙지해야 합니다.
통계적 유의성(p-value) 확인: 우연인가, 의미 있는 관계인가?
상관계수 값이 특정 크기로 계산되었다고 해서 그 관계가 항상 통계적으로 의미 있다고 말할 수는 없습니다. 표본의 크기가 작을 경우 우연히 높은 상관계수가 관찰될 수도 있기 때문입니다. 따라서 상관계수의 통계적 유의성(Statistical Significance)을 나타내는 p-값(p-value)을 함께 확인해야 합니다.
일반적으로 p-값이 미리 설정한 유의수준( Significance Level, α, 보통 0.05 또는 0.01)보다 작으면 (p < α), “계산된 상관계수는 0이 아니다”라는 귀무가설을 기각하고, “두 변수 간에는 통계적으로 유의미한 상관관계가 존재한다”고 결론 내릴 수 있습니다. 하지만 p-값은 관계의 강도가 아닌, 관찰된 관계가 우연에 의한 것인지 아닌지에 대한 증거의 강도를 나타낸다는 점에 유의해야 합니다.
상관계수의 크기만으로 모든 것을 판단하지 말자
통계적으로 유의미한 상관관계가 발견되었다고 하더라도, 상관계수의 크기(절댓값)가 매우 작다면(예: |r| < 0.1), 그 관계는 실제적으로 큰 의미가 없거나 실용적인 가치가 낮을 수 있습니다. 반대로, 표본의 크기가 매우 클 경우에는 아주 작은 크기의 상관계수도 통계적으로 유의하게 나올 수 있습니다. 따라서 통계적 유의성과 함께 관계의 실제적인 중요성(Practical Significance)을 나타내는 상관계수의 크기를 함께 고려하여 종합적으로 판단해야 합니다.
제3의 변수(잠재 변수 또는 혼란 변수) 가능성 항상 염두
앞서 “상관관계는 인과관계가 아니다”라고 강조한 것과 연결되는 내용으로, 두 변수 X와 Y 사이에 높은 상관관계가 관찰되더라도, 이것이 반드시 X와 Y 간의 직접적인 관계를 의미하지는 않습니다. 실제로는 제3의 변수 Z가 X와 Y 모두에게 영향을 미쳐서 나타나는 허위 상관관계(Spurious Correlation)일 수 있습니다. 예를 들어, 도시의 아이스크림 판매량과 범죄 발생률은 양의 상관관계를 보일 수 있지만, 이는 더운 날씨(Z)라는 공통된 원인 변수 때문일 가능성이 높습니다. 따라서 상관 분석 결과를 해석할 때는 항상 이러한 잠재적인 제3의 변수의 존재 가능성을 염두에 두어야 합니다.
비선형 관계의 가능성 놓치지 않기 (산점도 확인 필수!)
피어슨 상관계수는 두 변수 간의 ‘선형적인’ 관계만을 측정합니다. 만약 두 변수 간에 뚜렷한 U자형이나 역U자형과 같은 비선형적인 관계가 존재한다면, 피어슨 상관계수는 0에 가깝게 계산되어 관계가 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 따라서 상관계수 값만 보고 관계가 없다고 단정하기 전에, 반드시 산점도를 그려 데이터의 실제 분포 패턴을 시각적으로 확인하는 것이 매우 중요합니다. 스피어만 상관계수는 단조 관계를 측정하므로 일부 비선형 관계도 잡아낼 수 있지만, 복잡한 비선형 패턴은 역시 제대로 반영하지 못할 수 있습니다.
데이터의 특성(이상치, 분포 등) 먼저 파악하기
상관 분석을 수행하기 전에는 반드시 분석 대상 데이터의 기본적인 특성(데이터 분포, 이상치 유무 등)을 먼저 살펴보아야 합니다. 특히 이상치는 피어슨 상관계수 값에 매우 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 적절한 탐지 및 처리 과정이 선행되어야 합니다. 또한, 데이터의 분포가 심하게 치우쳐 있거나 정규성 가정을 만족하지 못한다면, 피어슨 상관 분석보다는 스피어만 상관 분석을 사용하거나 데이터 변환을 고려해야 합니다.
상관 분석은 강력한 탐색적 도구, 그러나 만능은 아니다
상관 분석은 변수들 간의 관계를 탐색하고, 관계의 존재 유무, 방향, 강도 등을 파악하는 데 매우 유용하고 강력한 초기 분석 도구입니다. 하지만 상관 분석 결과만으로 복잡한 현상을 모두 설명하거나, 인과관계를 규명하거나, 정교한 예측 모델을 완벽하게 대체할 수는 없습니다. 상관 분석은 더 심층적인 분석(예: 회귀 분석, 경로 분석, 구조방정식 모델링 등)으로 나아가기 위한 중요한 첫걸음이자 기초 자료를 제공하는 역할을 수행한다고 이해하는 것이 바람직합니다.
Product Owner는 상관 분석 결과를 통해 어떤 사용자 행동 지표가 핵심 비즈니스 성과 지표와 관련이 있는지 가설을 세우는 데 활용할 수 있고, 데이터 분석가는 모델링에 사용할 변수를 선택하거나 데이터의 특징을 이해하는 데 중요한 단서를 얻을 수 있으며, User Researcher는 설문 응답 항목들 간의 관계를 파악하여 응답 패턴을 이해하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 하지만 이 모든 과정에서 위에서 언급된 주의사항들을 항상 명심해야 합니다.
결론: 상관 분석, 데이터 속 관계를 읽는 첫걸음 🏁🤝
데이터 이해의 기초
상관 분석은 우리가 수많은 데이터 속에서 변수들 간의 숨겨진 연결고리를 발견하고, 세상이 작동하는 방식을 조금 더 깊이 있게 이해하도록 돕는 가장 기본적인 통계적 도구 중 하나입니다. 두 변수가 함께 춤을 추는지, 아니면 서로 등을 돌리고 각자의 길을 가는지, 그 관계의 미묘한 역학을 숫자로 표현해 줌으로써 복잡한 현상을 단순화하고 명료하게 바라볼 수 있게 해줍니다.
올바른 해석과 신중한 적용
하지만 상관 분석의 결과는 항상 신중하게 해석되고 적용되어야 합니다. “상관관계는 인과관계가 아니다”라는 금언을 항상 기억하고, 통계적 유의성과 실제적 중요성을 함께 고려하며, 데이터의 특성과 분석의 한계를 명확히 인지하는 것이 중요합니다. 피어슨과 스피어만이라는 두 가지 주요한 상관 분석 방법을 상황에 맞게 올바르게 선택하고, 산점도와 같은 시각적 도구를 함께 활용하여 데이터가 들려주는 이야기에 귀 기울일 때, 비로소 우리는 데이터 속에서 진정한 통찰을 얻고 현명한 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
상관 분석은 데이터 분석 여정의 끝이 아니라, 더 깊고 풍부한 이해로 나아가는 중요한 시작점입니다. 이 강력한 도구를 통해 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하시기를 바랍니다!