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SPSS를 활용한 쉬운통계 2.빈도분석

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지난시간의 데이터입력(코딩)에 이어 오늘은 본격적으로 기초 통계분석인 빈도분석에 대해 알아보자.가장 기본이 되는 빈도분석은 '내가 알고자 하는 변수의 데이터 값이 어떤 분포를 보이는지' 알고자 할 때 쓰인다. 우선 하나의 예시를 통해 과정을 살펴보자. 1. 성별 : ① 남 ② 여2. 나이 : ( )세3. 악기 : ① 클라리넷 ② 플룻 ③ 트럼펫 ④ 트럼본 ⑤ 색소폰4.

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많은 데이터를 접하면 데이터의 성격이 각각 다름을 느낄 수 있을 것이다 .

본격적으로 분석에 들어가면 우리가 무엇을 평가할 것인지 , 데이터의 종류는 무엇인지에 따라 분석방법을 달리해야하기 때문에 자료들의 종류를 먼저 파악하는 것이 중요하다 .

따 . 라 . 서 오늘 살펴볼 교차분석 전에 ! . 데이터의 종류 에 대해 먼저 알아보도록 하자

크게는 범주형자료 (categorical/qualitative) 와 연속형자료 (Numerical/quantitative) 로 구분할 수 있다 .

범주형자료는 질적자료 로서 명목척도 , 서열척도가 이에 해당한다 .

명목척도 : 대상을 특성에 따라 카테고리로 분류하여 기호를 부여한 것이다 .

서열척도 : 대상의 특성들을 구분할 수 있으며 이들 사이의 상대적인 크기를 나타낼 수 있고 서로 간 비교가 가능한 척도이다 . ex) 교육정도 ( 중졸 , 고졸 , 대졸 이상 ), 선호도 순위 , 학점

연속형자료는 양적자료 로서 등간척도 , 비율척도가 이에 해당한다 .

등간척도 : 상호간의 서열뿐 아니라 인접한 두 변수 값의 차이가 일정한 변수이다 .

ex) 온도 , IQ, 시각 , 만족도 등

사실 척도에 대해 살펴본 이유는 오늘 소개할 분석방법과 관련이 있기 때문이다 .

오늘 살펴볼 < 교차분석 > 은 검증하고자 하는 변수가 모두 범주형자료 ( 명목척도 , 서열척도 ) 일 때 , 두 변수 간 연관성이 있는지 보기위한 방법이다 . 교차분석을 통해서 두 변인 간 교차빈도 ( 교차표 ) 를 볼 수 있고 , 교차빈도에 대한 통계적 유의성을 검증하여 두 변인 간 연관성이 있는지에 대하여 알 수 있다 .

백마디 말보다 직접 해봐야 이해가 쏙쏙 될터이니 ! 하나의 예시를 통해 같이 살펴보자 .

< 설문지 >

1. 성별 : ① 남자 ② 여자

2. 나이 : ( ) 세

3. 악기 : ① 금관악기 ② 목관악기 ③ 타악기

4. 악기를 배운기간 : ① 6 개월미만 ② 6 개월 ~1 년 ③ 1 년 ~2 년 ④ 2 년 ~3 년 ⑤ 3 년이상

5. 올키즈스트라 활동에 대한 만족도 : ① 매우불만족 ② 불만족 ③ 보통 ④ 만족 ⑤ 매우만족

1. 위 설문지를 토대로 아래와 같이 데이터를 입력해준다 .

보통 설문지를 분석할 때 기본사항에 해당하는 것이 ' 명목척도 ' 인 경우가 많다 .

교차분석으로 두 변인 간 관련성을 볼 수 있으므로 아래와 같이 가설을 세울 수 있다 .

귀무가설 : 성별에 따른 악기 ( 구성 ) 분포가 다르지 않다 .

대립가설 : 성별에 따른 악기 ( 구성 ) 분포가 다르다 .

2. 데이터 입력 후 spss 상단메뉴에서 분석 > 기술통계량 > 교차분석을 선택하면 아래와 같이 창이 뜬다 .

< 행 > 에는 내가 독립변수로 설정한 ' 성별 ' 을 열에는 종속변수로 설정한 ' 악기 ' 를 넣어준다 .

3. 변수를 해당란에 넣어준 뒤 , 우측상단 < 통계 > 를 클릭 !

4. < 통계 > 대화상자에는 우리가 분석하기 위해 사용할 검정통계량을 선택하도록 제시하고 있다 .

여기에서는 교차분석에서 쓰이는 검정방법인 < 카이제곱 > 을 체크해준다 .

★ 카이제곱 검정이란 ?

카이제곱 검정은 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 유의미하게 다른지의 여부를 검증하기 위해 사용되는 방식이다 . 우리가 살펴볼 것은 독립성 검증으로 변인이 두 개 이상일 때 두변인이 서로 상관이 없고 독립적이라고 기대하는 것을 의미하며 ( 실제로 나온 ) 관찰빈도 ( 각 셀에서 통계적으로 기대할 수 있는 ) 기대빈도 간에 얼마만큼의 차이가 있는지를 카이제곱 분포를 참조해 통계적으로 검증하는 기법이다 . 카이제곱 값은 χ2 = Σ ( 관측값 - 기댓값 )2(<-제곱) / 기댓값 으로 계산된다 .

4. 다시 교차분석 대화창에서 우측의 < 셀 > 을 클릭하면 , 교차표에서 출력되는 항목을 선택할 수 있도록 제시하고 있다 .

여기서 < 관측빈도 > 와 < 행 >, < 총계 >, < 잔차 > 를 체크한 뒤 확인을 눌러주면 끝 !

<결과해석>

< 교차표 > 를 보면 각 항목별 빈도와 분포를 알 수 있다 . 남학생 중 40 명 (64.5%) 는 금관악기 , 10 명 (16.1%) 이 목관악기 , 12 명 (19.4%) 이 타악기를 담당하고 있고 여학생 중 14 명 (24.1%) 는 금관악기 , 38 명 (65.5%) 이 목관악기 , 6 명 (10.3%) 가 타악기를 구성하고 있음을 알 수 있다 .

기대빈도와의 잔차를 보면 , 남자는 금관악기와 타악기가 각각 12.1 명 , 2.7 명 많고 여자는 목관악기가 14.8 명 많다 . 즉 , 여자는 목관악기가 많고 남자는 금관악기와 타악기를 구성하는 비율이 높음을 알 수 있다 .

< 카이제곱 검정 > 결과 (p 값 : 0.000) 에 따라 귀무가설이 기각되어 성별에 따른 악기 ( 구성 ) 분포가 다르다고 할 수 있다 .

오늘은 범주형자료 간의 연관성을 검증해보는 교차분석에 대해 살펴보았다 .

앞으로 분석을 하기 전 , 데이터의 종류를 생각하고 적합한 분석을 할 것을 기억하면서 !!

다음시간에는 데이터를 선택하고 변환해서 내가 보고자 하는 자료만 한눈에 볼 수 있도록 하는 방법 < 데이터변환 > 을 살펴보자 !

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SPSS를 활용한 쉬운 통계 3.교차분석

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많은 데이터를 접하면 데이터의 성격이 각각 다름을 느낄 수 있을 것이다. 본격적으로 분석에 들어가면 우리가 무엇을 평가할 것인지, 데이터의 종류는 무엇인지에 따라 분석방법을 달리해야하기 때문에 자료들의 종류를 먼저 파악하는 것이 중요하다. 따.라.서 오늘 살펴볼 교차분석 전에! 데이터의 종류에 대해 먼저 알아보도록 하자. 크게는 범주형자료(categorical/qualitative)와 연속형자료(Numerical/quantitative)로 구분할 수 있다.

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spss에서 가장 많이 활용하게 되는 t검정은 두 집단 간의 평균을 비교할 때 사용되는 방법이다.

여기서 잘 구분해야하는 두 가지가 있는데,

t-test에는 '독립표본 검정'과 '대응표본 검정'이 있다. 독립과 대응 무엇이 다를까?

▶ 독립표본 검정은, 서로 다른 두 집단을 비교할 때 활용할 수 있고 (ex. 남자와 여자)

▶ 대응표본 검정은, 같은 집단의 대응되는 두 변수를 비교할 때 활용할 수 있다. (ex. 사전점수와 사후점수 / 국어점수와 수학점수)

오 늘의 예시데이터는 아이들의 사전,사후 국어,수학 점수를 보여주고 있다.

이렇게 아래와 같이 데이터를 입력해준다. (케이스 수=80)

t검정은 각 집단의 케이스 수가 많은 경우(일반적으로 30개 이상일 때)는 모집단의 분포에 상관없이 정규성을 만족하여

데이터를 사용할 수 있다. 그러나 케이스 수가 작은 경우에는 모집단이 정규분포를 따른다는 가정을 만족하는 데이터여야 함을 잊지말자.

✽ 이 때 주의할 것! 두 집단 변수는 명목.순서척도 일 때, 검정을 하고 싶은 변수는 등간.비율척도이어야 한다.

위 변수에서는 <성별>,<학년>이 명목,순서척도 <점수>는 등간척도에 속한다는 걸 알 수 있다.

척도를 구분하고 분석할 준비가 되었다면, 이제 두 집단의 평균차이를 검증하기 위해 아래와 같이 가설을 세울 수 있다.

2. spss상단메뉴에서 분석> 평균비교> '독립표본 t검정'을 선택하면 아래와 같이 창이 뜬다.

검정변수에는 차이를 알고자 하는 변수(점수)를, 그룹화변수에는 비교하는 대상인 변수(성별)을 넣어준다.

여기서 두 집단에 대한 정의를 해주어야 하는데, 그룹정의 를 클릭해보자.

그룹정의에서는 <내가 비교하고자 하는 두 집단을 무엇으로 코딩했는지>를 묻는다.

※ 두 집단의 평균 차이를 검정하는 T검정통계량은

이를 알아보기 위해서는 분산의 동질성을 검정하게 되는데, SPSS에서는 Levene의 등분산 검정결과로 이를 확인할 수

있다. 이 때 가설은 다음과 같다.

검정결과 유의확률이 유의수준(일반적으로 0.05)보다 작으면 -> 귀무가설을 기각하므로 두 모집단의 분산은 같다고 가정할 수 없는 것. 유의수준(0.05)보다 크면 -> 귀무가설을 채택하므로 두 모집단의 분산은 같다고 가정할 수 있는 것이다.

따라서, t통계량 값은 2.536 유의확률 p=0.013으로 귀무가설이 기각되어 성별에 따른 국어점수에 차이가 있음을 확인할 수 있다.

t-test의 두 번째. 대응표본 t검정은 다음시간에 만나용~

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SPSS를 활용한 쉬운 통계 5.독립표본 t검정

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오늘은 드디어 T-test를 소개하는 시간! spss에서 가장 많이 활용하게 되는 t검정은 두 집단 간의 평균을 비교할 때 사용되는 방법이다. 여기서 잘 구분해야하는 두 가지가 있는데,t-test에는 '독립표본 검정'과 '대응표본 검정'이 있다. 독립과 대응 무엇이 다를까? ▶ 독립표본 검정은, 서로 다른 두 집단을 비교할 때 활용할 수 있고 (ex.

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두 집단의 평균을 비교하는 T검정과 달리, 분산분석은 이를 더 확장하여 세 개 이상의 평균을 비교하는 데에 사용된다.

그 중에서도 일원배치 분산분석은 한 요인이 종속 변수에 영향을 주는지 에 대해 알아볼 수 있다. 아래 활용 예시를 보면서 자세히 살펴보도록 하자.

이처럼 한 요인(독립변수)안에서 케이스가 다른 세 개 이상의 집단들에 대한 평균을 비교해볼 수 있다. 이 때 가설을 아래와 같이 세울 수 있게된다.
☞ 귀무가설 : 집단에 따라 평균의 차이가 없다.
그럼 이제 본격적으로 과정을 살펴보도록 하자.

오늘은 3가지 <교수법>에 따른 시험성적의 평균에 차이가 있는지 없는지 예시를 통해 살펴보려 한다.

아래와 같이 교수법은 1=A, 2=B, 3=C 으로 구분하여 값을 입력하고, 각 케이스에 대한 시험성적은 총 120개(수준별로 30개 이상) 케이스를 입력하였다.

일원배치 분산분석을 하기 위해서는 다음의 가정을 만족해야 한다.

☞ 정규성의 가정

케이스가 많을 경우(집단별로 30개 이상)에는 중심극한정리에 의해 데이터셋이 정규분포에 가까워져 정규성 검토 없이 분석을 할 수 있으나, 표본 수가 적은 경우는 정규성의 검토가 반드시 필요하다.

*SPSS에서의 정규성 검토 방법 : 분석>기술통계량>데이터탐색>도표 대화창에서 '검정과 함께 정규성도표' 클릭 후 유의확률값을 확인한다.
☞ 등분산의 가정
집단 간의 평균 차이를 검정할 때에는 각 집단의 분산이 같다는 가정을 만족해야 한다.

이는 분산분석 검정 결과에서 확인할 수 있으니 이후 다시 살펴보도록 하자.

사용되는 변수의 척도는 요인변수(독립변수)는 명목이나 순서척도, 종속변수는 구간.비율척도이어야 한다. 위 변수에서는 <교수법>은 명목척도, <시험성적>은 구간비율 척도에 속한다는 것을 알 수있다.
☞척도가 헷갈린다면? 클릭!
그럼 이제 분석에 들어가보자~ !
1. spss상단메뉴에서 분석>평균비교>'일원배치 분산분석' 을 선택하면 아래와 같이 창이 뜬다.

종속목록에는 차이를 알고자하는 변수(시험성적)를, 요인에는 집단 간의 차이를 비교하는 대상인(교수법)을 넣어준다.
2. 더 상세한 결과들을 얻기 위해 대화상자 왼쪽에 있는 사후분석 버튼을 클릭!

사후분석은 세 집단간의 평균에 유의미한 차이가 있는지 없는지를 밝히는 것을 넘어 유의한 차이를 갖는 집단이 어느것인지를 <다중비교> 를 통해 알 수 있게 해준다.

spss에서는 다양한 다중비교방법들을 제공하는데, 평균값의 대소관계를 파악하는 방법에 따라 선택하여 사용할 수 있다. 주로 사용하는 방법은 아래와 같다.

▸bonferroni : 각 검정에 대한 오차비율을 조정해서 전체 오차비율을 통제하는 기법으로, 각 집단의 수가 동일하지 않는 경우에 사용함.

▸scheffe : 모든 대비를 이용하여 사용되는 기법. 사후분석방법 중 가장 보수적으로 집단을 소극적으로 분리시킴.

집단의 수가 동일하지 않은 경우에도 사용할 수 있음.

▸Duncan : 각 처리의 평균을 크기순으로 나열하여 가장 큰 것과 작은 것부터 비교하는 기법.
▸Tukey : 집단의 수가 동일한 경우 사용하는 사후분석. A,B,C 집단이 각 40명으로 동일한 경우에 해당.

상대적으로 집단을 분리하는 정도가 낮은 특징이 있음.
3. 옵션창에서 기술통계, 분산동질성검정을 클릭! 해준다.

이제 결과를 해석해보자~ !
기술통계 결과를 보면 교수법(집단)에 따른 평균점수를 확인할 수 있다.

세 그룹 중 C->B->A의 순으로 점수가 높은 것을 알 수 있다.

그리고 위의 표는 분산의 동질성을 검정한 결과를 나타내주고 있다.

앞서 분산분석에서의 가정을 기억하는가?

분산의 동질성을 검정한 결과에 따르면 유의확률 값이 0.083, 유의수준이 5%(0.05)보다 크므로 등분산의 가정이 만족되어 분석결과를 사용할 수 있게 된다.

, F통계량 값은 7.090 유의확률 p=0.001으로 귀무가설이 기각되어 교수법에 따

른 시험성적에 차이가 있음을 알 수 있다.

분산분석은 여기까지의 결과로 결론을 내릴 수 있지만,

각 그룹 간에 어떠한 차이가 있는지 알기 위해 사후검정 결과를 살펴볼 수 있다.

위의 사후검정 결과에서 유의미한 것만 살펴보면, A와 C의 평균차이는 약 19점이고 검정의 유의확률이 0.001로 두 그룹 간에 유의미한 차이가 있음을 말해준다. A와 B, B와 C 그룹간에는 8~9점의 점수차는 있으나 유의미한 차이가 있다고 볼 수 없다.

이렇게 통계분석에서 자주 쓰이는 평균검정 T-test에 이어 분산분석을 알아보았다.

변수간, 집단 간의 연관성을 볼 때 쓰이는 검정은 대게 실험계획에 의해 얻은 데이터를 분석하기 위해 사용된다. 집단 간의 연관성을 볼 때에는 외적변수에 대한 영향을 최소화 시킬 수 있어야 결과에 대한 신뢰성이 올라갈 수 있기 때문이다.

오늘 예시로 든 교수법에 따른 시험성적의 경우도, 다양한 외적변수(학습수준이 동등한 조건, 같은 교사가 교재만 달리 지도한 조건 등)가 통제되었다는 가정하에 활용한 것이므로 데이터를 사용할 때에는 결과에 대한 신뢰도를 가져올 수 있는 것인지부터 먼저 생각하여 계획하고 데이터를 수집할 수 있도록 하자~!

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SPSS를 활용한 쉬운통계 8.분산분석

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두 집단의 평균을 비교하는 T검정과 달리, 분산분석은 이를 더 확장하여 세 개 이상의 평균을 비교하는 데에 사용된다. 그 중에서도 일원배치 분산분석은 한 요인이 종속 변수에 영향을 주는지에 대해 알아볼 수 있다. 아래 활용 예시를 보면서 자세히 살펴보도록 하자. - 악기(관악/현악/타악)별로 음악프로그램에 대한 만족도에 차이가 있는가?- 교재(A/B/C/D)를 사용한 각 집단의 영어성적에 차이가 있는가?- 사회계층(상.중.하)에 따라 생활만족도에 있어 차이가 있는가?

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대응표본 t-검정 분석(추소명)

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대응표본 t-검정 분석(추소명)

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대응표본 t-검정 분석

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대응표본 t-검정 분석(추소명)

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202322805 김경헌(교차분석)

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초등 교사들의 인공지능에 관한 교육적 인식(김단성)

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[김태균] T-test 게이미피케이션 동기 전략을 적용한 교과서가 학습자의 흥미에 미치는 영향- 초등3학년 사회 교과서를 중심으로

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[김태균] T-test 게이미피케이션 동기 전략을 적용한 교과서가 학습자의 흥미에 미치는 영향- 초등3학년 사회 교과서를 중심으로

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T-test 게이미피케이션 동기 전략을 적용한 교과서가 학습자의 흥미에 미치는 영향- 초등3학년 사회 교과서를 중심으로

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spss통계 논문 적용사례(분산분석)

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SPSS를 활용한 쉬운 통계 7.상관분석

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오랜만에 돌아온 spss를 활용한 쉬운통계 시간~! 오늘은 두 변수 간 관련성을 알아보는 상관분석에 대해 알아보도록 하자. 상관분석이란? 서로 관련된다고 예측되는 두 변수(구간.비율척도)들 간에 얼마나 연관성이 있는지 알아보는 분석이다. 두 변수간의 관련성은 아래와 같이 각 케이스의 값을 좌표위에 점으로 표시한 산점도 그래프를 통해 한 눈에 확인할 수 있고, Pearson의 상관계수를 통해 두 변수간 연관성이 어느정도 인지, 유의미한 상관관계가 있는지 검정할 수 있다. 상관계수를 뜻하는 r은 두 변수간의 선형적 관련 정도를 –1에서 1 사이의 값으로 나타낸다. ⇒ r이 양의 값을 가질 때에는 두 변수가 동시에 증가하는 경우이며(비례), r이 1에 가까울수록 두 변수간 상관 관계가 강한 것을 나타낸다. ⇒…

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SPSS 신뢰도 분석 / 신뢰도 낮은 경우 대.. : 네이버블로그

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과학영재의 자기조절학습능력과 영재교육프로그램 수행수준의 상관분석-과학영재교육원 중등 생물과학반 학생 대상-

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신뢰도 분석 사례 - A Comparative Analysis on the Effectiveness of Reformatting in Children's Brick Stack through Play Theory

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표본조사에서 크론바흐알파값을 사용한 신뢰성

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국어교사의 쓰기평가 신뢰도에 영향을 미치는 인지 과정 특성 분석

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상관분석_학습시간과 시험점수

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네이버 블로그 | 이것저것알아보자

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1.신뢰도 분석: 신뢰도 분석은 데이터에서 측정 도구가 일관성 있게 작동하는지, 즉 얼마나 "신뢰할…

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상관분석_학습시간과 시험점수 (출력결과)

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[실습_상관분석] 읽기점수와 쓰기점수의 상관관계

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신뢰도분석 데이터 예시

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신뢰도분석 데이터 예시

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신뢰도분석 데이터 결과

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신뢰도분석 데이터 결과

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크론바흐 알파계수가 0.6 이상이기에

신뢰도 적합합니다.

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t 검증 사례

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t검증 범주형 변수 - 성별간 글쓰기