데이터의 독립성(independence of observations)을 평가하기 위해서 여러가지 통계적 기법이 사용될 수 있습니다.
그 중에서 가장 대표적으로 사용되고 있는 테스트는 Durbin-Watson test입니다.
Durbin-Watson test 는 데이터의 잔차(studentized residuals)를 활용하여 잔차의 독립성을 검정합니다.
SPSS를 활용하여 회귀분석을 수행할 때에 아래의 그림와 같이 ‘통계량’ 메뉴 중에서 ‘Durbin-Watson’을 체크합니다.
그 후에 회귀분석을 수행하면 다음과 같은 ‘모형 요약’ 테이블이 출력됩니다.
‘Durbin-Watson’의 통계량은 ‘d’라고도 일컬어지며, 위의 테이블에서는 1.841을 나타내고 있습니다.
‘Durbin-Watson’ 통계량인 ‘d’ 값은 0부터 4까지의 범위를 가질 수 있습니다. 2에 가까울 수록 잔차의 자기상관(auto correlation) 수준이 낮다고 판정합니다. 만약 0 또는 4에 가까운 통계량 d가 관찰된다면 잔차의 자기상관 수준이 높다고 판정합니다.
잔차의 자기상관 수준이 낮다고 판정된다면 회귀분석 결과의 해석은 그 타당성의 수준이 높아지게 됩니다. 이와는 반대로, 자기상관의 수준이 높다고 나타탄다면 그 분석의 결과에 대한 해석은 타당하다고 말할 수 없습니다.
