문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 어깨 (문단 편집) === 키와 체중 === 어깨 골격은 키와 관련성이 있어 보이지만, 키는 크거나 평균 범주지만 어깨 골격 너비는 좁은 경우가 있고, 반대로 키는 작거나 평균 범주지만 어깨 골격 너비는 넓은 경우가 있듯이 '''어깨 골격 너비는 실제론 키와 연관성이 거의 없다.''' [[https://sizekorea.kr/measurement-data/body|출처]] 다만 위 사항은 2차 성징이 발현되고 난 후에 해당하는 것이지, 2차 성징이 일어나기 이전 연령 때의 어깨 골격 너비는 키와 중간 상관관계가 있다. (r= 0.4~5) ||[[파일:어깨 골격 너비가 키와 관계가 없다는 증거.png|width=100%]] 위 도표[* 만 16세 기준]에서도 보았듯이 키와 어깨 골격에 관한 상관관계 분포도가 넓게 분포한 것을 볼 수 있다. 한 가지 명심해야 할 점이 있는데, 다른 나이대는 상관관계가 10% 미만인 경우가 허다하지만 키를 제외한 다른 종속변수와 관계가 있는지 대조하기 위해 '''상관관계계수가 그나마 높은 통계치를 기준으로 작성한 것'''이다. 즉, 실제론 저 수치보다 더 낮은 경우가 허다하기에 키와 관련성은 더욱 더 희미해지는 것이다. 다만 극단적인 값에 해당하는 키 차이가 나는 경우엔 어깨 골격이 넓을 확률이 높다. 예를들어 키 210cm 이상에 해당하는 경우 상관관계 15% 조차 반영비가 크게 작용하기에 어깨 골격이 넓을 확률이 높다. 허나 이 정도로 극단적인 차이는 진짜 몇 억 분의 1로 나오는 꼴이라 '''키-어깨의 상관은 무시해도 되는 정도다.''' 여담으로 저 지표에서 어깨 골격 너비가 50cm에 해당하는 사람은 해당 만 16세 인구 중에서 제일 어깨 골격 너비만 보면 만 16세 인구 중에서 전국 1위이다.[*클릭 물론 삼각근을 포함하면 이보다 작거나 같을 확률이 높고, 만 16세 인구 수 기준으로 키로치면 206cm 이상이다.]|| 해당 그래프에서도 보았듯이 키와 어깨골격 너비의 [[분산]]이 큰 것을 알 수 있다. 여기서 [math(R^2)]은 '결정계수(Coefficient of Determination)'를 뜻하는데, 독립변수(어깨 골격 너비)가 종속변수(키)의 몇 퍼센트를 차지하는가를 설명하는 수치이다. 참고로 결정계수는 상관관계계수를 제곱한 것과 같다.[* 쉽게 설명하면 일차 함수 [math(y=2x+5)]에서 [math(x)]의 값에 따라 [math(y)]의 값이 결정 되는 것과 같은 격이므로 어깨 너비에 따른 키 변화가 있는지를 살피는 것이다. [math(x)]가 6일 때, [math(y)]는 2*6+5를 한 것과 같다는 식으로 판별하는 것인데 이를 '회귀 분석'이라고 한다.] 보통 약한 상관관계의 마지노선이자, 중간 상관관계의 극초반 부분인 [math(R^2)]이 0.30 (30%) 이상 부터 통계학적으로 조금 유의미하다고 볼 수가 있는데, 위 통계 지표에선 결정계수인 [math(R^2)] 값이 0.149, 즉 14.9%가 나와 키와 어깨 골격 너비의 상관성이 거의 없다고 봐야 한다.[* 다만 14.9%는 상관성이 있다는 소리다. 즉, 100명 중 15명 정도는 키와 어깨 너비가 상관성이 있다고 봐야 한다는 것. 그렇지만 나머지 85명이라는 표본수가 압도적으로 많아 14.9%는 거의 무시할 수준에 속해있다.] 아주 극악의 확률로 키가 180cm인데 키로 치면 200cm에 해당하는 어깨 골격이 나올 수 있다는 소리다. 즉 위 상관관계 지표도 [[케바케]]인데 사람마다 다르단 뜻이다. 일반적으로 결정계수 [math(R^2)]이 0.0~0.2일때는 상관관계 없거나 거의 없음, 0.2~0.4는 약한 상관관계, 0.4~0.6은 중간 상관관계, 0.6~0.8는 강한 상관관계, 0.8~1.0은 매우 강한 상관관계를 의미한다.[* [math(R^2)]이 0.8~1.0 까지 나오면 두 변수가 종속관계에 있는 변수이므로 한개의 변수를 삭제해야 올바른 해석을 할 수 있는 경우는 아닌지 재검토해야 하는 상황일 수 있다.] 보통 '''통계학적 의미가 없는 범위는 상관관계 0.29까지'''를 마지노선의 범위로 보며 통계학적 의미가 있는 범위는 상관관계 0.4 이상 부터 조금씩 본다. Size Korea의 로우데이터 내[* ex: 키, 몸무게, 앉은 키 등이 사이즈코리아에서 조사한 로우데이터이다.]에 속한 133개의 변수 중 2개의 변수만 추려서 계산한 결과다. 이 말은 나머지 131개의 변수인 나이든 앉은 키이든 체중이든 체성분이든 다리길이든 '''다른 데이터 변수들의 온갖 수치가 변해도 키, 어깨 라는 두 가지 변수의 상관관계가 수치는 변하지 않는다''' 라는 의미이다. 즉 키에 대한 어깨 골격 너비의 영향은 무시할 수 없는 수준으로 추측할 수 있다. 또한 스웨덴의 평균 키는 180.6cm이다. 한국과 대략 6cm 정도 차이가 나는데 정말 키와 어깨 골격이 상관관계가 있으면 스웨덴의 평균 어깨 골격 너비도 넓어야 한다. 허나 실제 통계 자료에선 스웨덴 18세 이상 성인 남성을 기준으로 어깨 골격 너비를 측정하였는데, '''한국보다 어깨 골격 너비가 좁거나 같았다.[*출처 Lars Hanson, Lena Sperling, Gunvor Gard, Staffan Ipsen, Cindy Olivares Vergara,Swedish anthropometrics for product and workplace design,Applied Ergonomics, Volume 40, Issue 4,2009, Pages 797-806, ISSN 0003-6870] ''' 즉, 평균 키가 180인 국가와 평균 키가 174~5인 국가의 어깨 골격 너비가 차이가 없어 어깨 골격 너비는 키와 큰 상관관계가 없다고 볼 수 있다. 마지막으로 체중의 경우 어깨 골격 너비는 체중과 아무런 통계학적, 임상적 상관관계는 없으나 삼각근 포함 어깨너비는 높은 상관관계가 있는 걸로 나타난다. 체중 자체가 증가하면 단위 면적당 부피 자체가 증가해서 삼각근 포함 어깨너비에 충분히 영향을 주기 때문이다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기