t검정도 만만치 않게 사용되고 있죠.
SPSS로 독립표본분석과 대응표본분석 간단하게(?) 살펴보겠습니다.
1. 독립표본분석
연구문제로 남학생과 여학생의 삶의 만족도에 차이가 있는지 알아보려 합니다.
분석탭에서 평균비교-독립표본 T검정을 눌러줍니다.
검정 변수에 '삶의 만족도'변수를
집단 변수에 '성별'변수를 넣어줍니다.
넣어주면.. 성별 변수에 (??)가 생깁니다.
?? 뭐 어쩌라고...라고 반응하지 마시고. ㅎㅋ
아래에 '집단정의'를 눌러줍니다.
집단 1, 집단 2가 생성이 되네요
집단 1에 1
집단 2에 2를 넣어볼까요?
여기서 '1'은 남학생, '2'는 여학생으로 코딩되어 있으니
1은 남학생을 의미하고, 2는 여학생을 의미하는 것입니다.
그리고 계속을 누르면
??가 1 2 로 바뀌었네요.
여기서 옵션을 누르면,
신뢰구간 설정이 나옵니다.
필요에 따라 95%라 99%를 설정해주시면 될 듯 합니다.
저는 그냥 95%로 갑니다.
이제 확인을 눌러줍니다.
그러면..
이러한 결과표를 얻습니다.
위에 집단 통계량은 남, 여학생의 수와 삶의 만족도 평균값을 알려주고 있고요,
아래 '독립 표본 검정'표에서
1. 등분산이 가정됨에 대한 Levene의 등분산 검정 확인해주시고,
여기선 유의확률이 .005라.. 등분산이 가정되지 않음으로 확인해야 되겠네요ㅋㅋㅋ
아 물론 등분산 가정을 만족한다면(유의확률 .05 이상), 등분산이 가정됨 값을 활용해야 합니다.
2. 등분산이 가정되지 않음 값으로 t값과 유의확률, 평균차를 확인해줍니다.
t값은 6.786, 남-여 평균차는 .16099, 유의확률은 .000으로 통계적으로 유의합니다.
결론은 '남학생과 여학생의 삶의 만족도 평균은 차이가 있다' 라고 내릴 수 있겠네요.
2. 대응표본 분석
대응표본 분석은 실험 연구에서 많이(?) 사용하는 것 같습니다.
저는 실험 연구는 어렵고..
1, 2차년도 데이터로 비교해보려합니다.
연구목적은 중1(1차), 중2(2차)의 삶의 만족도는 차이가 있는지 알아보려 합니다.
아 이러려면.. 데이터 2개를 합쳐야 하는 군요..!
이런 뜻밖의 여정을..
뭐.. 합쳐봅시다ㅋㅋ
1차년도 기준으로 합쳐보면,
데이터-파일합치기-변수추가 를 눌러줍니다.
그러면, 호옥시 2차년도 파일을 열어두셨다면, 위에 열려 있는 데이터 파일에 있을 것이고
저처럼 열지 않았으면, 아래 '외부 SPSS 어쩌구' 가 활성화가 되어 있습니다.
여기서 '찾아보기'를 눌러줍니다.
이걸 보고 있는 여러분 컴퓨터의 어딘가에 있는 2차년도 데이터 파일을 불러와줍니다.
그러면..
이렇게 어쩌구 저쩌구 경로와 함께 뜨겠죠??
이제 계속을 눌러줍니다.
그러면 이렇게 어휴. 이게 뭐람 하는 녀석이 등장합니다.
두 개의 데이터 파일을 합치는 것이니, 당황하지 마시고
'기준변수' = ID를 표시하는 변수만 잘 설정해주면 됩니다.
얘는 참 친절하게 알아서 저 위에 설정을 해두었죠.
"HID, PID" 두 가지를 이 데이터에서는 ID로 사용하고 있습니다.
여기서 '키 변수에서 일치하는 사례'를 클릭해서 저 친구들을
오른쪽 아래 '기준변수'에다 넣어줍니다.
그라믄, 이렇게 나오겠죠?
이제 확인을 눌러줍니다.
그러면 새로운 SPSS 파일이 열리게 됩니다.
제목없음이 불편하신 분은 바로 저장해서 이름을 정해주세요 ㅋㅋ
잘 합쳐졌는지.. 보시면 1, 2차를 표시하는 데이터가 같이 들어온 것을 볼 수 있습니다.
w1로 끝나는 변수와 w2로 끝나는 변수를 잘 찾아서
각각 변수를 만들어줍니다.
(이건 굳이 여기서 설명 안 하겠습니다 ㅋㅋ)
변수를 잘 만드셨다면..
이제 드디어 대응표본을 할 차례입니다..
아까와 마찬가지로 분석-평균비교-대응표본을 눌러줍니다.
그러면 이렇게 뜨는데,
비교하고자 하는 변수 두 개를 모두 클릭해서 한 방에 넣어줍니다.
(ctrl을 누른 상태에서 마우스 클릭하셔도 되고
Shift 누르고 마우스로 클릭하셔도 됩니다)
옵션은 아까 독립표본과 마찬가지구요,
바로 확인 눌러줍니다.
오.. 중1의 삶의만족도가 중2때보다 살짝 높네요.
그에 대한 결과로 평균값 차이가 나타났고
이에 대해 t검정을 실시하니 유의확률이 .000 으로 나온 것으로 보아
통계적으로 유의한 차이가 있다고 하네요..
중1 때가 행복하지.. 암..
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