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1. 변인간의 상관관계가 완전하지 않는 한 를 가지고 를, 직선적 가정에 의하여 예언할 때 에 대한 의 「평균으로 향한 회귀현상」이 나타나는 것.

2. 원래 회귀(回歸)라는 용어는 키의 유전에 관한 연구에서 갈톤(F. Galton)이 처음으로 사용하였다.

3. 아버지의 평균 키와 성인이 된 자식의 키를 비교한 결과, 키가 큰 부모의 자손들의 평균 키는 그들의 부모 보다 작은 반면에, 키가 작은 부모의 자손들의 키는 그들의 부모보다 평균적으로 더 크다는 현상을 발견하고, 이를 전체 부모의 키의 평균으로 향한 회귀현상 혹은 복귀(reversion)현상이라 명명(命名)하였다.

4. 두 변인간의 상관이 낮으면 낮을수록 이 회귀현상은 더욱 두드러지게 나타난다.

5. X를 가지고 Y를 직선적 가정에 의하여 예언할 때, 즉 Y=bX+C에 의해서 예언할 때 예언된 의 직선을 회귀직선(regression line)이라고 부르고, 이 직선의 등식을 회귀등식(regression equation)이라고 부르는 이유가 여기에 있다.

6. 이러한 회귀현상은 두 변인의 예언관계에서 생길 뿐만 아니라 한 변인의 측정치의 오차가 크면 클수록 동일변인의 계속적인 다음 측정에서 회귀현상이 생기게 된다. 즉, 처음 측정에서 점수가 극단히 낮은 집단이나, 또는 높은 집단을 선정하면 아무런 실험처치가 없더라도 다음에 다시 측정할 때 낮은 집단은 높게, 높은 집단은 낮게 나타난다.


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류민영

저는 이 블로그를 유아교육, 초등교육 그리고 중등교육 까지 우리나라의 교육에 관심있는 모든 부모님들과 예비교사 분들 그리고 현직교사 분들에게 도움이 되기를 바라며 만들어가고 있습니다.

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