선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이에 본 연구는 서울시 도시기본계획상 도시권역인 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역으로 구분하여 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 한다. 또한 변수설정에 있어서도 밀도특성, 주택특성, 입지특성, 환경특성 등의 개별 단지특성 변수와 더불어 지역특성 변수를 반영하여 권역별 특성에 대한 보다 객관적인 결과를 도출하고자 한다.
- 본 연구는 서울시 아파트 전세시장을 권역별로 구분하고 개별 단지특성 변수 외에 지역특성 변수를 반영하여 보다 객관적인 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 하였다. 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역의 집단 간 차이를 검증하기 위해 분산분석을 실시하고, 그 결과 Scheffe 방법을 통해 재분류된 도심-서남권, 동북권, 서북권, 동남권의 4개 동일집단군을 적용하여 연구를 진행하였으며, 상관분석, 요인분석을 통해 다중공선성 및 변수간 상관성을 검토하고 변수의 신뢰성 검증 및 종합화를 통해 변수를 통합하여 분석의 객관성을 확보하였다.
- 본 연구는 서울시를 공간적 범위로 설정하고, 서울시의 아파트 시장을 도시기본계획상 도시권역인 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역으로 구분하여 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 하였다. 그리고 자료 구득이 가능한 최근의 시점인 2010년을 시간적 범위로 설정하여 서울시 통계자료와 부동산정보제공업체의 가격자료를 통해 분석자료를 구축하였다.
- 이에 본 연구는 서울시 도시기본계획상 도시권역인 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역으로 구분하여 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 한다. 또한 변수설정에 있어서도 밀도특성, 주택특성, 입지특성, 환경특성 등의 개별 단지특성 변수와 더불어 지역특성 변수를 반영하여 권역별 특성에 대한 보다 객관적인 결과를 도출하고자 한다.
- 이에 본 연구는 서울시 아파트 전세시장을 권역별로 구분하고 개별 단지특성 변수 외에 지역특성 변수를 반영하여 보다 객관적인 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 한다.
- 이와 같은 1차 변수의 설정은 앞서 살펴본 주요 선행연구들에서 주택가격에 영향을 미치는 변수로 제시되었던 내용들을 기본으로 하였으며, 이와 더불어 선행연구의 한계를 보완하기 위해 밀도특성, 주택특성, 입지특성, 환경특성 등의 개별 단지특성 변수와 더불어 지역특성 변수를 반영하여 권역별 특성에 대한 보다 객관적인 결과를 도출하고자 하였다.
제안 방법
- 본 연구는 서울시를 공간적 범위로 설정하고, 서울시의 아파트 시장을 도시기본계획상 도시권역인 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역으로 구분하여 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 하였다. 그리고 자료 구득이 가능한 최근의 시점인 2010년을 시간적 범위로 설정하여 서울시 통계자료와 부동산정보제공업체의 가격자료를 통해 분석자료를 구축하였다.
- 넷째, 환경특성 변수는 개별 단지의 각종 환경과 관련된 항목들로 지하철역 거리, 대형상가수, 초교거리, 중·고교수, 공원·하천수, 공원·하천거리의 6개 항목을 설정하였다.
- 넷째, 환경특성 변수는 개별 단지의 각종 환경과 관련된 항목들로 지하철역 거리, 대형상가수, 초교거리, 중·고교수, 공원·하천수, 공원·하천거리의 6개 항목을 설정하였다. 다음으로 지역특성 변수는 개별 단지특성 변수 외에 권역별 특성에 대한 보다 객관적인 결과를 도출하고자 하기 위한 것으로서 자치구별 데이터를 기반으로 하여 각 자치구별 특성을 나타내는 도서관수, 공연 및 전시시설수, 문화복지시설수, 1인당 공원면적, 환경오염배출시설수, 주택보급률, 노후세대수, 주택재개발 면적, 교육재정지원, 유치원 학급수, 대학교 진학률, 재정 자립도, 대규모 사업체수의 13개 항목을 설정하였다.
- 단지특성 변수를 세부적으로 살펴보면, 첫째, 밀도특성 변수는 개별 단지의 밀도와 관련된 항목들로 대지면적, 연면적, 용적률, 층수, 주동수, 세대수의 6개 항목을 설정하였다.
- 05에서 유의한 것으로 나타났으나 도심권과 서남권간의 차이는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 다음 표 3과 같이 Scheffe 방법을 통해 재분류된 도심-서남권, 동북권, 서북권, 동남권의 4개 동일집단군을 적용하여 연구를 진행하였다.
- 본 연구에서 적용한 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 분석하기 위한 변수는 1차적으로 밀도특성, 주택특성, 입지특성, 환경특성, 지역특성의 5개 부문으로 구분하여 총 33개로 구성하였으며, 종속변수는 3.3㎡당 전세가격으로 설정하였다.
- 셋째, 입지특성 변수는 개별 단지의 입지와 관련된 항목들로 접도수, 도로폭, 구청거리, 시청거리의 4개 항목을 설정하였다.
- 또한 연구의 방법으로는 단계선택방식(Stepwise)을 적용한 다중회귀분석을 실시하였으며, 밀도특성, 주택특성, 입지특성, 환경특성 등의 개별 단지특성 변수와 지역특성 변수를 반영하여 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하였다. 이 과정에서 분산분석, 상관분석, 요인분석을 통해 다중공선성 및 변수간 상관성을 검토하고 변수의 신뢰성 검증 및 종합화를 통해 변수를 통합하여 분석의 객관성을 확보하였다.
- 이를 통해 도출된 9개의 새로운 통합변수는 지역경제, 물리·사회적 환경, 단지규모, 단지밀도, 문화·생태적 환경, 주택보급률, 쾌적성, 편의성, 교육환경으로 설명될 수 있으며, 여기에 명목변수인 주택규모와 건설사 지명도를 포함하여 총 11개의 변수로 최종 설명변수가 구축되었다.
- 회귀분석과 요인분석을 실시하기에 앞서 상관분석을 실시하여 다중공선성 및 변수간 상관성을 검토하였다. 본 연구에서는 연속형 변수들 사이의 선형적 상관관계를 파악할 때 보편적으로 사용하는 ‘피어슨상관계수(Pearson correlation coefficient)’를 이용하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 특성을 도시 권역별로 분석하기 위해 먼저 「서울시 도시기본계획 2020」의 기준을 적용하여 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역으로 구분하였으며, 그 내용은 다음 표. 2와 같다.
- 분석에 적용된 표본수는 총 1,148개로, 권역별로 살펴보면 도심권 128개, 동북권 329개, 서북권 177개. 서남권 215개, 동남권 299개로 나타났으며, 이 중 분산분석을 통해 동일집단군으로 재분류된 도심-서남권은 343개 표본을 적용하였다.
- 분석에 적용된 표본수는 총 1,148개로, 권역별로 살펴보면 도심권 128개, 동북권 329개, 서북권 177개. 서남권 215개, 동남권 299개로 나타났으며, 이 중 분산분석을 통해 동일집단군으로 재분류된 도심-서남권은 343개 표본을 적용하였다.
데이터처리
- 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역의 집단 간 차이를 검증하기 위해 분산분석을 실시하고, 그 결과 Scheffe 방법을 통해 재분류된 도심-서남권, 동북권, 서북권, 동남권의 4개 동일집단군을 적용하여 연구를 진행하였으며, 상관분석, 요인분석을 통해 다중공선성 및 변수간 상관성을 검토하고 변수의 신뢰성 검증 및 종합화를 통해 변수를 통합하여 분석의 객관성을 확보하였다. 그리고 통합된 11개의 최종 설명변수를 독립변수로 하고 3.3㎡당 전세가격을 종속변수로 하여 서울시 아파트 전세시장에 대하여 권역 구분 없이 단계선택방식(Stepwise)을 적용한 다중회귀분석을 실시하였으며, 마지막으로 이를 다시 권역별로 구분하여 다중회귀분석을 실시함으로써 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하였다.
- 본 연구는 서울시 아파트 전세시장을 권역별로 구분하고 개별 단지특성 변수 외에 지역특성 변수를 반영하여 보다 객관적인 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하고자 하였다. 도심권, 동북권, 서북권, 서남권, 동남권의 5개 권역의 집단 간 차이를 검증하기 위해 분산분석을 실시하고, 그 결과 Scheffe 방법을 통해 재분류된 도심-서남권, 동북권, 서북권, 동남권의 4개 동일집단군을 적용하여 연구를 진행하였으며, 상관분석, 요인분석을 통해 다중공선성 및 변수간 상관성을 검토하고 변수의 신뢰성 검증 및 종합화를 통해 변수를 통합하여 분석의 객관성을 확보하였다. 그리고 통합된 11개의 최종 설명변수를 독립변수로 하고 3.
- 또한 연구의 방법으로는 단계선택방식(Stepwise)을 적용한 다중회귀분석을 실시하였으며, 밀도특성, 주택특성, 입지특성, 환경특성 등의 개별 단지특성 변수와 지역특성 변수를 반영하여 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 도출하였다. 이 과정에서 분산분석, 상관분석, 요인분석을 통해 다중공선성 및 변수간 상관성을 검토하고 변수의 신뢰성 검증 및 종합화를 통해 변수를 통합하여 분석의 객관성을 확보하였다.
- 본 연구에서는 연속형 변수들 사이의 선형적 상관관계를 파악할 때 보편적으로 사용하는 ‘피어슨상관계수(Pearson correlation coefficient)’를 이용하였다.
- 앞서 상관분석을 실시한 결과, 일부 변수들 사이에 높은 상관관계가 나타났으므로, 변수의 신뢰성 검증 및 종합화를 통해 독립변수들에 대표성을 부여하기 위해 요인분석을 실시한다. 요인분석은 다변량 분석방법의 하나로 변수들 간의 다중공선성이 높은 경우 변수들 간에 서로 의미가 비슷한 변수들끼리 묶어서 서로 관계가 없는 새로운 변수를 형성함으로써 변수의 수를 함축적으로 줄일 때 사용된다.
- 통합된 11개의 최종 설명변수를 독립변수로 하고 3.3㎡ 당 전세가격을 종속변수로 하여 서울시 아파트 전세시장에 대하여 권역 구분 없이 단계선택방식(Stepwise)을 적용한 다중회귀분석을 실시하였다6).
성능/효과
- 기술통계분석을 통해 도출된 각 변수자료의 범위를 살펴보면, 종속변수인 전세가격의 평균은 3.3㎡당 648.31만원으로 최소값 239만원에서 최대값 2,120만원까지 분포하고 있는 것으로 나타났으며, 권역별로는 동남권 800.04만원, 도심-서남권 636.16만원, 동북권 585.65만원, 서북권 512.05만원의 순으로 나타났다.
- 넷째, 동남권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 지역경제, 단지밀도, 주택규모, 교육환경의 순으로 나타났는데, 타 권역에서 주요 결정요인으로 도출되었던 건설사 지명도와 단지규모는 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 반면에, 타 권역에서 도출되지 않았던 교육환경은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 넷째, 서북권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 단지밀도, 물리·사회적 환경, 건설사 지명도, 지역경제, 주택규모의 순으로 나타났는데, 특히 타 권역에서 도출되지 않았던 물리·사회적 환경이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 넷째, 주택시장은 동일한 업자가 동일한 재료로 건축했다고 하더라도 위치, 방향, 접근성, 주변의 환경 등이 서로 다를 수밖에 없어 동일한 상품으로 그 가치를 평가할 수 없는 특징을 가지고 있다. 이로 인해 수요와 공급의 분석을 어렵게 한다.
- 다섯째, 동남권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 지역경제, 단지밀도, 주택규모, 교육환경의 순으로 나타났는데, 타 권역에서 주요 결정요인으로 도출되었던 건설사 지명도와 단지규모는 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 반면에, 타 권역에서 도출되지 않았던 교육환경은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 다섯째, 주택시장은 일반재화시장과 달리, 수요는 높은 주거이동비용으로 인해 쉽게 조정되지 못하고, 공급은 이동이 불가능한 택지와 용도구제 그리고 주택건설의 장기성 등으로 인해 공급조절이 쉽게 조정되지 못한다. 따라서 수요와 공급이 신속하게 이루어지지 않는 비신축적인 성격을 가지고 있다1).
- 다음으로 5개 권역의 집단 간 차이를 검증하기 위해 분산분석을 실시한 결과, Scheffe, Bonferroni 두 가지 방법 모두에서 각 권역간의 차이가 α=0.05에서 유의한 것으로 나타났으나 도심권과 서남권간의 차이는 유의하지 않은 것으로 나타났다.
- 다음으로 동북권의 아파트 전세가격 결정요인의 다중회귀분석을 실시한 결과는 지역경제, 단지규모, 주택규모, 단지밀도, 건설사 지명도의 5개 변수가 유의하게 분석되었으며, 물리·사회적 환경, 문화·생태적 환경, 주택보급률, 쾌적성, 편의성, 교육환경의 6개 변수는 제거되었다.
- 첫째, 분석자료가 부동산정보제공업체로부터 구득한 것이기 때문에 특정 단지 또는 지역에 편중된 자료가 선택되었을 가능성이 내재되어 있다. 둘째, 각 권역별로 도출된 아파트 전세가격 결정요인만으로는 각 권역별 아파트 전세가격의 차이를 모두 설명할 수는 없다. 그러나 이와 같은 한계들은 공통적으로 자료 구득의 제약에 기인하는 것이므로 향후 연구에서는 이에 대한 보완을 통해 보다 객관적이고 정확한 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
- 둘째, 도심-서남권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 주택보급률, 문화·생태적 환경, 편의성, 단지규모, 건설사 지명도, 단지밀도의 순으로 나타났는데, 타 권역에서 주요 결정요인으로 도출되었던 지역경제, 주택규모는 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 반면에, 타 권역에서 주요 결정요인으로 도출되지 않은 주택보급률, 문화·생태적 환경, 편의성이 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 중 문화·생태적 환경은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 둘째, 동북권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 지역경제, 주택규모, 단지밀도, 건설사 지명도, 단지규모의 순으로 나타났으며, 지역경제를 제외하고는 주택규모, 단지밀도, 건설사 지명도, 단지규모와 같이 개별 주택 및 단지특성과 관련된 변수들이 주로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
- 둘째, 주택시장은 일반재화시장과는 달리 주택의 유형에 따라 시장이 다양하며, 다양한 시장으로 인해 가격이나 가치 결정과정이 다양하게 나타난다.
- 둘째, 주택특성 변수는 개별 주택의 특성과 관련된 항목들로 주택규모, 경과년수, 공시지가, 건설사 지명도의 4개 항목을 설정하였다.
- 따라서 서울시 아파트 전세가격에 영향을 미치는 정도를 표준화계수(Beta)값으로 비교해 보면, 지역경제, 단지규모, 문화·생태적 환경, 편의성, 건설사 지명도, 물리·사회적 환경, 주택보급률, 단지밀도의 순으로 나타나 지역경제가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
- 또한 도심-서남권 아파트 전세가격에 영향을 미치는 정도를 표준화계수(Beta)값으로 비교해 보면, 주택보급률, 문화·생태적 환경, 편의성, 단지규모, 건설사 지명도, 단지밀도의 순으로 나타나 주택보급률이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
- 또한 동남권 아파트 전세가격에 영향을 미치는 정도를 표준화계수(Beta)값으로 비교해 보면, 지역경제, 단지밀도, 주택규모, 교육환경의 순으로 나타나 지역경제가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
- 또한 동북권 아파트 전세가격에 영향을 미치는 정도를 표준화계수(Beta)값으로 비교해 보면, 지역경제, 주택규모, 단지밀도, 건설사 지명도, 단지규모의 순으로 나타나 지역경제가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
- 또한 서북권 아파트 전세가격에 영향을 미치는 정도를 표준화계수(Beta)값으로 비교해 보면, 단지밀도, 물리·사회적 환경, 건설사 지명도, 지역경제, 주택규모의 순으로 나타나 물리·사회적 환경이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
- 마지막으로 동남권의 아파트 전세가격 결정요인의 다중회귀분석을 실시한 결과는 지역경제, 단지밀도, 주택규모, 교육환경의 4개 변수가 유의하게 분석되었으며, 물리·사회적 환경, 단지규모, 문화·생태적 환경, 주택보급률, 쾌적성, 편의성, 건설사 지명도의 7개 변수는 제거되었다.
- 먼저 분석결과, 서울시 전체 아파트 전세가격의 결정요인으로는 지역경제, 단지규모, 문화·생태적 환경, 편의성, 건설사 지명도, 물리·사회적 환경, 주택보급률, 단지밀도의 순으로 나타났으며, 특히 단지밀도는 권역에 구분 없이 서울시 전체를 비롯한 모든 권역에서 아파트 전세가격에 영향을 미치는 결정요인으로 작용하는 것으로 나타난 반면에, 쾌적성은 모든 권역에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
- 분석결과, 각 대상변수별로 상관성이 높은 변수가 많은 것으로 나타났다. 따라서 상관성이 높거나 유사한 변수들을 묶어 자료의 구조를 요약하는 요인분석을 실시하여 자료의 손실을 최소화시키고 다중공선성이 없는 잠재변수를 구축하는 것이 필요한 것으로 판단되었다.
- 분석결과, 지역경제, 단지규모, 문화·생태적 환경, 건설사 지명도, 편의성, 물리·사회적 환경, 주택보급률, 단지밀도의 8개 변수가 유의하게 분석되었으며, 쾌적성, 교육환경, 주택규모의 3개 변수는 제거되었다.
- 서북권의 아파트 전세가격 결정요인의 다중회귀분석을 실시한 결과는 단지밀도, 물리·사회적 환경, 건설사 지명도, 지역경제, 주택규모의 5개 변수가 유의하게 분석되었으며, 단지규모, 문화·생태적 환경, 주택보급률, 쾌적성, 편의성, 교육환경의 6개 변수는 제거되었다.
- 서울시 아파트 전세가격 결정요인의 권역별 특성을 분석하기 위해 먼저 도심-서남권의 아파트 전세가격 결정요인의 다중회귀분석을 실시한 결과, 편의성, 단지규모, 주택보급률, 문화·생태적 환경, 건설사 지명도, 단지밀도의 6개 변수가 유의하게 분석되었으며, 지역경제, 물리·사회적 환경, 쾌적성, 교육환경, 주택규모의 5개 변수는 제거되었다.
- 셋째, 동북권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 지역경제, 주택규모, 단지밀도, 건설사 지명도, 단지규모의 순으로 나타났는데, 도심-서남권과 서북권, 동남권의 중간적인 성향이 나타나는 것으로 해석되었다.
- 셋째, 서북권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 단지밀도, 물리·사회적 환경, 건설사 지명도, 지역경제, 주택규모의 순으로 나타났는데, 특히 타 권역에서 도출되지 않았던 물리·사회적 환경이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 셋째, 주택시장에서의 주택구매에 따른 다액의 자금 필요성과 유통 거래과정에서의 행정적 규제 등은 주택구매에 대한 공개화를 방해하며, 거래당사자간에는 쌍방의 이익을 휘해 사실상 거래가격을 변경·은폐하기도 한다.
- 지역특성과 관련된 변수들 중에서는 지역경제가 유일하게 영향을 미치고 있으며, 이를 제외하고는 주택규모, 단지밀도, 건설사 지명도, 단지규모와 같이 개별 주택 및 단지특성과 관련된 변수들이 주로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
- 첫째, 도심-서남권 아파트 전세가격의 결정요인으로는 주택보급률, 문화·생태적 환경, 편의성, 단지규모, 건설사 지명도, 단지밀도의 순으로 나타났는데, 타 권역에서 주요 결정요인으로 도출되었던 지역경제, 주택규모는 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 반면에, 타 권역에서 주요 결정요인으로 도출되지 않은 주택보급률, 문화·생태적 환경, 편의성이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 첫째, 서울시 전체 아파트 전세가격의 결정요인으로는 지역경제, 단지규모, 문화·생태적 환경, 편의성, 건설사 지명도, 물리·사회적 환경, 주택보급률, 단지밀도의 순으로 나타났으며, 권역별로는 영향력의 차이는 있지만 지역경제와 물리·사회적 환경을 제외하고는 도심-서남권의 아파트 전세가격 결정요인이 이와 동일한 양상을 보이는 것으로 나타났다.
- 첫째, 주택시장은 주택이 갖는 지리적 위치의 고정성과 개별성 때문에 일정지역에 국한되는 지역성의 경향이 있다. 따라서 주택시장은 주택이 위치한 지역적 특성의 제약을 받으며 고유한 시장을 형성한다.
- 특히 단지밀도는 권역에 구분 없이 서울시 전체를 비롯한 모든 권역에서 아파트 전세가격에 영향을 미치는 결정요인으로 작용하는 것으로 나타난 반면에, 쾌적성은 모든 권역에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
- 이것은 강남구, 송파구 등 동남권 아파트 전세 수요자의 상당수가 직장 또는 자녀 교육이 주된 목적이기 때문인 것으로 판단되었다. 특히 지역경제는 타 권역에 비해 표준화계수값이 상대적으로 크게 나타나 동남권 아파트 전세가격에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주요 변수의 권역별 평균을 살펴보면, 동남권은 초교거리, 중·고교수, 교육재정지원, 대규모 사업체수 등의 직장 또는 자녀 교육과 관련된 변수들이 타 권역에 비해 양호한 것을 알 수 있다.
후속연구
- 둘째, 각 권역별로 도출된 아파트 전세가격 결정요인만으로는 각 권역별 아파트 전세가격의 차이를 모두 설명할 수는 없다. 그러나 이와 같은 한계들은 공통적으로 자료 구득의 제약에 기인하는 것이므로 향후 연구에서는 이에 대한 보완을 통해 보다 객관적이고 정확한 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
- 분석결과, 각 대상변수별로 상관성이 높은 변수가 많은 것으로 나타났다. 따라서 상관성이 높거나 유사한 변수들을 묶어 자료의 구조를 요약하는 요인분석을 실시하여 자료의 손실을 최소화시키고 다중공선성이 없는 잠재변수를 구축하는 것이 필요한 것으로 판단되었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.