DATA ANALYSIS SERVICE
드림셀파 통계분석서비스
연구 목적에 적합하고 정확한 분석을 제공하는 드림셀파에서는 다음과 같은 다양한 통계분석서비스를 제공하고 있습니다.
기초통계
Basic Statistic
· 기술통계
· 교차(빈도)분석
· 카이스퀘어검정
· 신뢰도
· 타당도
중급통계
Intermediate Statistics
· IPA분석
Importance-Performance Analysis
· T-검정
· ANOVA분석
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고급통계
Advanced Statistics
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· AHP분석
Analytic Hierarchy Process
· 델파이분석
Delphi Method
· 구조방정식
· 매개회귀분석
Ⅰ.T검증의 정의
두 집단(ex 성별)간에 차이가 통계적으로 유의한지 검증하는 방법
Ⅱ.T검증 결과 예시
성별에 따른 스트레스 차이
[ SPSS에서 출력되는 t검증 분석결과 ]
표1 집단통계량 | |||||
---|---|---|---|---|---|
성별 | N | 평균 | 표준편차 | 평균의 표준오차 | |
스트레스 | 남자 | 158 | 3.1158 | .62695 | .04988 |
여자 | 265 | 3.2513 | .62795 | .03857 |
표2 독립표본검정 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Levene의 등분산 검정 |
평균의 등일성에 대한 T 검정 | |||||||||
F | 유의확률 | t | 자유도 | 유의확률 (양측) |
평균차이 | 차이의 표준오차 |
차이의95%신뢰구간 | |||
하한 | 상한 | |||||||||
스트레스 | 등분산을 가정함 | .193 | .660 | -2.148 | 421 | .032 | -.13550 | .06308 | -.25949 | -.01151 |
등분산을 가정하지 않음 | -2.149 | 330.639 | .032 | -.13550 | .06305 | -.25953 | -.01146 |
표3 논문통계표 - 성별에 따른 스트레스 차이 | (N=423) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
남자(n=158) M(SD) |
여자(n=265) M(SD) |
t | p | |||
스트레스 | 3.12(.63) | 3.25(.63) | -2.15 | .032 |
Ⅰ.T검증 결과 해석 예시
성별에 따른 스트레스 차이
1. 집단통계량을 통계표에 작성하는 방법
a. 집단통계량(표1)에 있는 남자의 인원수①를 논문통계표(표3)에 작성
b. 집단통계량(표1)을 참고하여 있는 평균을 반올림하여 논문통계표(표3)의 평균(M)②에 작성.
c. 집단통계량(표1)을 보며 표준편차를 반올림 하여 논문통계표(표3)의 표준편차(SD)③에 작성
2. 올바른 t검증 유의성 정리방법
a. Levene의 등분산 검정에서 F값의 유의확률④이 .05보다 크면 등분산이 가정되므로 등분산이 가정된 t값과 유의확률을 참고.
반대로 F값의 유의확률④이 .05보다 작으면 등분산이 가정되지 않으므로 등분산을 가정하지 않은 t값과 유의확률⑤을 참고.
b. 위에 제시된 예시에서는 독립표본검정(표2)에서 제시된 Levene의 등분산 검정의 F값 유의확률이 .05보다 크므로 등분산이 가정된
위쪽의 t값과 유의확률을 표에 작성.
3. 논문통계표(표3)를 바탕으로 통계결과 기술
a. 성별에 따른 스트레스의 차이를 제시한 결과는 위의 표와 같다.
분석결과, 성별에 따른 스트레스(t=-2.15, p=.032) 는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
b. 성별에 따른 스트레스 수준은 남성(M=.12)에 비해 여성(M=3.25)의 수준이 더 높은 것으로 나타났다.
c. 위와 같은 결과로 보아 성별이 스트레스에 영향을 주는 것을 알 수 있다.