문단 (context)
전체, 관광여행, 비관광여행 등 세 가지로 나누어 분석 결과를 살펴본다. 한편 교통수단의 결정요인과 관련하여 숙박일수와 숙박여부, 2인 이상 단체여행 여부와 일행 수는 각각 서로 매우 높은 상관관계를 가진다. 상관관계가 매우 높은 변수를 하나의 모형에 모두 포함할 경우 다중공선성(multicollinearity) 문제가 발생하여 적절한 추정치를 얻을 수 없다(Greene, 2003). 따라서 본 연구에서는 해당 변수들을 각각 고려하여 모두 4개의 기본 모형을 설정하였다. 그리고 관광여행의 경우 일행과의 관계도 교통수단 선택에 영향을 줄 것이라 판단하여 숙박 관련 변수와 일행과의 관계더미들을 고려한 2개의 모형을 추가적으로 고려하였다. 따라서 최종적으로 분석된 모형은 모두 14개이다. 또한 본 연구에서는 여행자들이 교통수단을 결정할 때, 다음 두 단계에 걸쳐 결정한다고 가정하고 있다. 1단계: 대중교통수단과 자가교통수단 중 어떤 것을 선택할 것인가? 2단계: 대중교통을 이용한다면 기차, 고속/시외버스, 전세버스 중 어떤 것을 선택할 것인가? 이러한 가정 하에서 여행자들이 1단계에서 자가교통수단을 이용을 결정하게 될 경우, 대중교통수단과 달리 2단계에서 자가용이 유일한 선택대안으로 남게 된다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 1007465 | 상관관계가 높은 변수를 전부 하나의 모형에 포함하면 무슨 문제가 생기지 | 가능 | 다중공선성 |
| 1007466 | 단일 모형에 상관관계가 높은 가변요인을 전부 포함하면 어떤 문제가 생기니 | 가능 | 다중공선성 |
| 1007467 | 높은 상관관계를 가진 변수를 모두 포함한 모형은 어떤 문제가 있어 | 가능 | 다중공선성 |
| 1007468 | 인과관계가 낮은 변수를 전부 하나의 모형에 포함하면 무슨 효과가 생겨 | 불가 | 다중공선성 |