--- title: 회귀 분석의 전체 유의성 F-검정이란 무엇일까요? What Is the F-test of Overall Significance in Regression Analysis? description: 지난 번에는 회귀 계수와 개별 P값을 해석하는 방법에 대해 소개한 바 있습니다. 또한 R-제곱을 해석하여 모형과 반응 변수 간 관계의 강도를 평가하는 방법도 설명했습니다. image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/ftest_anova_table-Jul-05-2025-10-46-37-9119-PM.png --- 한국어 - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=ko) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=ko) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=ko) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=ko) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=ko) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=ko) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/blog/adventures-in-statistics-2/what-is-the-f-test-of-overall-significance-in-regression-analysis) - [English](https://blog.minitab.com/en/blog/adventures-in-statistics-2/what-is-the-f-test-of-overall-significance-in-regression-analysis) - 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What Is the F-test of Overall Significance in Regression Analysis? Minitab Blog Editor | 7/1/2020 주제: [Regression Analysis](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/regression-analysis) - [Share](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.minitab.com/ko/blog/adventures-in-statistics-2/what-is-the-f-test-of-overall-significance-in-regression-analysis) - [Share](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://blog.minitab.com/ko/blog/adventures-in-statistics-2/what-is-the-f-test-of-overall-significance-in-regression-analysis) 지난 번에는 [회귀 계수와 개별 P값을 해석하는 방법](https://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/how-to-interpret-regression-analysis-results-p-values-and-coefficients?hsLang=ko)에 대해 소개한 바 있습니다. 또한 [R-제곱을 해석](https://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/regression-analysis-how-do-i-interpret-r-squared-and-assess-the-goodness-of-fit?hsLang=ko)하여 모형과 반응 변수 간 관계의 강도를 평가하는 방법도 설명했습니다. 최근에 저는 전반적 유의성 F-검정과 그 P값을 다른 통계와 함께 활용하는 방법에 대한 질문을 받았는데요. 이번 글에서는 이 질문에 대한 답변을 알아보도록 하겠습니다. 일반적으로 회귀의 F-검정은 여러 선형 모형의 적합성을 비교합니다. 한 번에 하나의 회귀 계수만 평가할 수 있는 t-검정과 달리, F-검정은 동시에 여러 개의 계수를 평가할 수 있습니다. 전반적 유의성 F-검정은 예측 변수가 없는 모형을 여러분이 지정한 모형과 비교하는 F-검정입니다. 예측 변수가 포함되지 않은 회귀 모형은 '절편만 있는 모형'이라고도 합니다. 전반적 유의성 F-검정의 가설은 다음과 같습니다. - **귀무 가설:** 절편만 있는 모형의 적합성과 여러분 모형의 적합성은 동일합니다. - **대립 가설:** 절편만 있는 모형의 적합성이 여러분 모형의 적합성에 비해 유의하게 감소했습니다. [Minitab Statistical Software](http://www.minitab.com/ko-kr/products/minitab/)의 분산 분석 표에 전반적 유의성에 대한 F-검정이 있습니다. ![Analysis of variance table with the F-test of overall significance](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/ftest_anova_table-Jul-05-2025-10-46-37-9119-PM.png) 전체 유의성 F-검정의 P값이 유의성 수준보다 작으면 귀무 가설을 기각하고 여러분의 모형이 절편만 있는 모형보다 더 적합하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 즉, 여러분이 모형에 포함한 항으로 인해 적합성이 개선되었습니다. 보통 모형의 각 계수에 대한 유의성 있는 P값이 없다면 전체 F-검정도 유의성이 없습니다. 단, 일부 경우에 검정의 결과가 다를 수 있습니다. 예를 들어 전반적인 유의성 F-검정을 통해서는 계수 공동으로는 일부가 0과 같지 않지만, 각 계수에 대한 검정을 통해서는 모든 계수가 각각 0과 같다는 결론이 도출될 수 있습니다. 전반적인 유의성을 지닌 F-검정을 통해 추가적으로 다음과 같은 결론도 도출할 수 있습니다. 절편만 있는 모형에서는 모든 적합치가 반응 변수의 평균과 같습니다. 따라서 전체 F-검정의 P값이 유의하다면 여러분의 회귀 모형이 반응 변수의 평균보다 반응 변수를 더 정확하게 예측하는 것입니다. R-제곱은 여러분의 모형과 반응 변수 간 관계의 강도를 추정하지만, 이러한 관계에 대한 공식적인 가설 검정을 제공하지는 않습니다. 이러한 관계가 통계적 유의성을 지니는지는 전체 F-검정을 통해 확인할 수 있습니다. 전체 F-검정의 P값이 유의 수준보다 낮다면 R-제곱값이 0과 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 개념과 그래프를 통해 F-검정의 원리를 알아보려면, [F-검정을 이해하는 방법](https://blog.minitab.com/ko/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and-the-f-test?hsLang=ko)에 관한 제 글을 읽어보세요. 여러분의 모형 전체가 통계적 유의성을 지니고 있다면 이는 축하할 일입니다. 단, 결과를 신뢰할 수 있도록 반드시 [잔차 그림](https://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/why-you-need-to-check-your-residual-plots-for-regression-analysis?hsLang=ko)을 확인하세요! 회귀를 학습하는 분들은 제 [회귀 튜토리얼](https://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/regression-analysis-tutorial-and-examples?hsLang=ko)을 참조하실 수 있습니다. ## 추천 게시물 [한 호텔에서 데이터를 사용하여 고객 만족도를 높인 방법 How One Hotel Used Data to Improve Guest Satisfaction](https://blog.minitab.com/ko/blog/how-one-hotel-used-data-to-improve-guest-satisfaction?hsLang=ko) [Brainstorm](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/brainstorm) | 9 분 읽기 [예측 분석을 통한 가속 언더라이팅 효율성 향상 Enhancing Accelerated Underwriting Efficiency with Predictive Analytics](https://blog.minitab.com/ko/blog/enhancing-accelerated-underwriting-efficiency-with-predictive-analytics?hsLang=ko) [Regression Analysis](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/regression-analysis) | 8 분 읽기 [단계적 회귀분석으로 공장 에너지 사용량 설명하기 Using Stepwise Regression to Explain Plant Energy Usage](https://blog.minitab.com/ko/blog/real-world-quality-improvement/using-minitab-stepwise-regression-to-explain-plant-energy-usage?hsLang=ko) [Regression Analysis](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/regression-analysis) | 6 분 읽기 --- - [채용 정보](https://www.minitab.com/ko-kr/company/careers/) - [신뢰 센터](https://www.minitab.com/ko-kr/trust-center/) - [공급업체](https://www.minitab.com/ko-kr/suppliers/) - [사이트 맵](https://www.minitab.com/ko-kr/site-map/) - [![linkedin](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/linkedin-1.png)](https://www.linkedin.com/company/minitab/) - [![facebook](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/facebook.png)](https://www.facebook.com/Minitab/) - [![youtube](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/youtube.png)](https://www.youtube.com/user/MinitabInc) - [![instagram](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/instagram.png)](https://www.instagram.com/minitab/) --- © 2025 Minitab, LLC. 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