spss 논문 레포트 t-test 대응표본 t검정
졸업 논문을 쓰는 친구들이라면, T-test라는 말을 많이 들어봤을 것이다.
1. t-test 중 대응표본 t검정 개념 잡기
t-test 즉, t검정이라고도 하는 이 통계분석 방법은
평균이 통계적으로 유의하게 다른지를 보는 것이다.
이와 유사한 방법으로 ANOVA(분산분석)가 있는데,
t-test와 ANOVA의 차이점은 "분석 대상의 수"가 2개냐, 3개 이상이냐의 차이이다.
분석 대상이 2개(=2개의 집단)이면 t-test를 사용하고,
3개(=3개의 집단) 이상 이면 ANOVA를 사용한다.
t-test 중에서도 오늘 살펴볼 "대응표본 t검정(=대응표본 t-test)"은
"전"과 "후"가 다른지를 보는 것이다
"전"과 "후"를 분석할 일이 뭐가 있을까? 아래와 같은 예를 들 수 있다.
<"전"과 "후"를 보는 연구 예시>
1. 심리 상담을 받은 학생들의 심리 변화
2. 제품 또는 음식의 다이어트 효과 검증
대응표본 t검정과 앞서 살펴본 t검정(일표본 t검정, 독립표본 t검정)과의 차이점은
표본이 같은 것을 서로 비교하느냐 아니냐의 차이다.
- 대응 표본 t검정 : 같은 표본(예: ㅁㅁ세미나를 들은 ㅇㅇ대학교 경영학 전공 1학년 학생들의 심리 변화)
예상되는 시나리오 : ㅁㅁ세미나를 듣기 전 ㅇㅇ대학교 학생들의 무기력 정도는 4였는데, ㅁㅁ세미나를 들은 후에는 무기력이 3으로 낮아짐
- 독립표본 tr검정 : 다른 표본(예: 동기부여 ㅁㅁ세미나를 들은 ㅇㅇ대학교 경영학 전공 1학년 학생들과 $$대학교 경영학 전공 1학년 학생들의 만족도 차이)
예상되는 시나리오 : 동기부여 ㅁㅁ세미나에 대해 ㅇㅇ대학교 학생들은 만족도가 4.2였으나 $$대학교 학생들은 3.5로 나타남
2. 대응표본 t검정 하는 방법
먼저 설문조사된 자료를 spss에 코딩한다.
아래의 그림은 "ㅁㅁ세미나가 학생들의 무기력 감소에 정(+)의 영향을 주는가에 대한 연구를 코딩한 것이다. ㅎㅎ
포스팅을 위해 급조한 연구 주제이다.. ^^;
<그림 1> 대응표본t검정 코딩 예시
이렇게 코딩을 하였다면,
"분석 -> 평균비교 -> 대응표본 t 검정"을 선택한다.
아래의 그림과 같다.
<그림 2> 대응표본 t 검정 메뉴 선택 방법
이제 변수를 해당 자리에 지정해야한다.
먼저 "변수 1"의 자리에 "세미나_듣기_전_무기력"을 넣는다.
다음으로, "변수 2"의 자리에 "세미나_듣기_후_무기력"을 넣는다.
넣는 방법은 아래의 그림과 같다.
<그림 3> 대응표본 t검정 변수 넣기
다 넣은 모습은 아래의 그림과 같다.
<그림 4> 대응표본 t검정 변수 넣은 모습
옵션에서 신뢰구간의 값을 설정할 수 있는데,
기본으로 95% 신뢰구간으로 설정되어 있다.
<그림 5> 대응표본 t검정 신뢰구간
"확인"을 눌러 분석을 실시한다.
<그림 6> 대응표본 t검정 설정 완료 후 확인 클릭
분석 결과를 살펴보면
ㅁㅁ세미나를 듣기 전 학생들의 무기력 정도는 4.5319였다.
그러나 ㅁㅁ세미나를 들은 후에 학생들의 무기력 정도는 2.6170으로 나타났다.
동기부여 ㅁㅁ세미나를 듣기 "전"과 "후"의 상관관계는 35.6% 즉 0.356이었으며
유의확률(=유의수준)은 0.014로 나타나 유의한 것(=유의한 상관관계가 있음)으로 나타났다.
동기부여 ㅁㅁ세미나를 듣기 "전"과 "후"의 무기력 차이 정도는
1.91489로 듣기 "전"의 무기력 정도가 높았으며,
무기력 정도의 차이에 대한 유의확률(유의수준)이 0.000으로 나타나
ㅁㅁ세미나는 ㅇㅇ대학교 경영학 전공 1학년 학생들의 무기력 감소에
유의한 영향을 준다고 할 수 있다.
아래의 그림은 대응표본 t검정 분석 결과의 화면을 캡쳐한 것이다.
<그림 7> 대응표본 t검정 분석 결과
