부록 표 1 주요 변수의 기초통계량

No	변수명	평균	표준편차	최소값	최대값	N
1	tourism	0.182	0.387	0.000	1.000	214
2	pop_sum	64,752	27,189	674	132,786	214
3	diversity	0.068	0.124	–0.215	0.412	214
4	average_op	40.83	28.64	0.0	290.0	214
5	polycentric	0.173	0.379	0.000	1.000	214
6	gongsi	0.328	0.187	0.025	0.872	214
7	w_pop_sum	42,934	18,833	365	86,638	214
8	riding_sub	2,008,060	1,282,311	32,820	6,219,158	214
9	bus_total	109.11	45.45	5	238	214
10	center_dist	943.02	1,287.12	43.6	9,205.0	214
11	gov_total	5.43	4.32	0	20	214
12	sch_total	7.49	3.37	0	17	214
13	hos_total	15.73	27.84	0	226	214
14	sub_total	1.90	1.57	0	6	214
15	hot_total	4.98	11.91	0	90	214
16	sho_total	0.78	1.11	0	6	214
17	change_i_1	범주형	범주형	범주형	범주형	214
18	average_cl	40.15	25.33	0.0	259.0	214
19	area (m2)	72,692	93,560	133	664,463	214
20	HubDist (m)	943.02	1,287.12	43.6	9,205.0	214
21	quit_sub	2,039,327	1,381,192	25,283	7,124,121	214
22	tour_site_count	1.250.0	1.670.0	0	9.00	214
23	avg_rent	15,834	3,245	10,250	22,540	214
24	HubName	범주형	범주형	범주형	범주형	214
25	center_dist m	2,387.0	1,842.0	32.0	8,974.0	214
26	gentrification	.0420	0.500	0.0	1	214

주: 타깃변수인 gentrification(젠트리피케이션 발생여부)의 평균값은 0.420으로, 전체 214개 상권 중 약 42%가 젠트리피케이션이 발생한 것으로 분류되었음.
주요 독립변수들의 분포와 범위가 명확히 제시되어 있어, 모델 해석 시 각 변수의 영향력을 이해하는 데 중요한 맥락을 제공함. 특히 tourism, polycentric 등 더미변수와 pop_sum, diversity 등 연속변수의 특성이 잘 구분되어 있음.
change_i_1 변수 분포: '가맹점'(83개, 38.8%), '경쟁'(65개, 30.4%), '일정'(35개, 16.4%), '감소추세'(31개, 14.5%).
gentrification 변수 분포: '미발생'(124개, 57.9%), '발생'(90개, 42.1%).
HubName: 부산 지하철 다양한 지하철역 이름(범주형).
tourism(관광상권 여부)과 polycentric(다핵상권 여부)는 이진형 더미변수(0=해당 없음, 1=해당됨).
모든 인구 관련 변수(pop_sum, w_pop_sum)의 단위는 '명', 거리 관련 변수(center_dist, HubDist)의 단위는 '미터(m)'임.
모든 독립변수는 2018년부터 2022년까지의 5년간 데이터를 기반으로 하며, 변화율 변수(diversity, gongsi)는 5년간 증감률을 나타냄.
상권면적(area)의 단위는 제곱미터(m²), 임대료(avg_rent)의 단위는 원/m²/월임.
표본 수(N=214)는 결측치가 제거된 최종 분석 대상 상권 수를 의미함.
이상치 처리: 극단값(평균±3σ 초과)을 갖는 관측치는 로버스트 모델링을 위해 윈저화(winsorization) 처리하였음.
변수 간 다중공선성 검증 결과, 모든 변수의 VIF(분산팽창인자) 값이 10 미만으로 심각한 다중공선성 문제는 없음.