SPSS 통계분석 (p87)

1장 통계분석을 위한 기초 개념 (p87)

1.1 모집단과 표본

모집단(population) : 통계적 관찰대상이 되는 개체의 전체잡합.

유한모집단 : 유한한 추출단위를 지닌 모집단.

무한모집단 : 무한한 추출단위를 지닌 모집단.

표본(sample) : 모집단에서 조사대상으로 추출된 일부분인 부분집합.

표본추출(sampling, 표집) : 모집단으로부터 표본을 뽑아내는 과정.

<모집단과 표본>

특성치 : 어떤 집단의 특성을 나타내는 갖가지 수의 값.

모수치 : 모집단의 특성치.

표본통계량(통계량) : 표본집단의 특성치.

<모수와 (표본)통계량>

모집단		표본
모평균	[eqn: mu]	표본평균	[eqn: bar{X``}]
모분산	[eqn: sigma ^{``2}]	표본분산	[eqn: S ^{``2}]
모표준편차	[eqn: sigma]	표본표준편차	[eqn: S]
모비율	[eqn: P]	표본비율	[eqn: p]
모수		(표본)통계량

<모수치와 (표본)통계량의 관계>

1.2 중심극한정리

1) 중신극한정리의 첫 번째 원칙 ⇒

첫 번째 집단으로 모집단에서 [eqn: X _{11} ```,```X _{12} ````,```` CDOTS ``,````X _{1n}]으로 구성된 집단을 표본추출하였을 때 이 집단의 평균값은 [eqn: bar X _{1n}]이다. 첫 번째 자료를 모집단에 복원한 후 표본추출을 다시 시행하여 구성된 두 번째 집단 [eqn: X _{21} ```,```X _{22} ````,```` CDOTS ``,````X _{2n}]의 평균값은 [eqn: bar X _{2n}] 이다. 이와 같은 과정을 무한히 반복하여 평균을 계산하여 평균값들만 구성된 표집집단 [eqn: bar{X _{1n}} ````,```` bar{X _{2n}} ```,```` CDOTS ``,```` bar{X _{nn}} ```]의 평균은 [eqn: bar bar{X _{n`n}}]이다. 이때 [eqn: bar bar{X _{n`n}}]가 모집단의 평균 [eqn: mu]와 근사적으로 같음알 수 있다.

2) 중신극한정리의 두 번째 원칙 ⇒

표집분포의 분산 [eqn: S ^{``2} `_ bar X_nn ```]은 모분산을 n으로 나눈 값 [eqn: {`````sigma ^{`2} ``} over {n}]과 근사하게 일치한다.

3) 유효 사례수가 30 이상이면 정규분포를 따른다는 전제하에 정규성 검정없이 모수적 기법을       적용한다.

<표본추출(표집)과 표집분포>

<중심극한정리>

1.3 자유도(degrees of freedom = df)

편차의 합은 0이다.  즉 [eqn: sum _{i=1} ^{N} `(`X _{i} `-` bar{X} ``)``=`0]

5개의 자료로 구성된 집단이 1, 2, 3, 4, x에서 평균이 3이라고 할 때, 편차의 합은 0이므로 미지의 x는 5일 수밖에 없다. 따라서 자유로운 정도는 N개에서 고정되는 한 값을 제외해야 하므로 N-1이 된다. 이것을 자유도라 한다.

1.4 유의수준(level of significance)

제Ⅰ종 오류(type Ⅰ error) : 참인 귀무가설을 기각하여 발생하는 오류.

P(제Ⅰ종 오류) = [eqn: alpha]

제Ⅱ종 오류(type Ⅱ error) : 거짓인 귀무가설을 채택하여 발생하는 오류.

P(제Ⅱ종 오류) = [eqn: beta]

XX중학교 3학년 학생들의 키를 조사하는 연구를 실시한다.

XX중학교 인근에 있는 00고등학교가 인접한 관계로 조사대상이 아닌 고등학생이 일부 조사에 참여하게 되었다. 연구자는 이런 다양한 방해요인을 제거하기 위해 중학생 중 키가 140Cm 이하인 학생은 조사 대상이 아니다. 라고 판단하고 160Cm 이상인 학생은 고등학생이라고 판단하여 제외하였다. 그 결과 중학교 3학년의 키는 평균 150Cm 나타났다.

중학교 3학년임에도 불구하고 참값으로 인정되지 못한 140Cm 이하와 160Cm 이상인 학생을 주목할 필요가 있다.

그림에서 [eqn: STAR]에 해당하는 중 3학생은 중학생임에도 불구하고 제외되었다.

즉 참값임에도 불구하고 거짓으로 간주된 경우이다.

다시 말하면 귀무가설 [eqn: H_0] 이 사실임에도 불구하고 이를 채택하지 않는 경우이다.

이런 경우가 제 1종 오류이다.

제 1종 오류가 일어날 확률을 유의수준(level of significance)이라 한다.

반대로 그림에서 0에 해당하는 고등학생은 고등학생임에도 불구하고 중 3으로 분류되었다.

다시 말하면 귀무가설 [eqn: H_0] 이 거짓임에도 불구하고 이를 기각하지 않는 경우이다.

이런 경우가 제 2종 오류이다.

그림에서 중학생과 고등학생을 구분하는 160Cm에 해당하는 선을 임계치라고 한다.

은 기각역, 은 신뢰구간(채택역)이라한다.

<제1종 오류 및 제2종 오류>

2장 통계분석방법의 선택 (p92)

변수의 위치 역할에 따라 독립변수와 종속변수로 구분한다.

그리고 명목척도 및 서열척도로 구성된 변수는 질적변수,

등간척도 및 비율척도로 구성된 변수는 양적변수로 분류한다.

통계분석방법은 독립변수와 종속변수에 질적변수와 양적변수가 어떻게 조합되느냐에 따라 달라진다.

1) 양적인 종속변수 하나 : 일표본 T 검정(one sample t-test)

2) 양적인 종속변수가 반복적으로 등장 : 대응표본 T 검정(paired samples t-test)

3) 질적인 독립변수에 질적인 종속변수 : 교차분석(cross tabulation analisys)

4) 질적인 독립변수와 양적인 종속변수 :

(1) 독립변수의 응답범주가 2개 : 독립표본 T 검정(independent samples t-test)

(2) 독립변수의 응답범주가 3개 이상 : 일원분산분석(one-way anova)

(3) 독립변수 2개에 응답범주가 3개 이상 : 이원분산분석(two-ways anova)

5) 양적인 독립변수에 질적인 종속변수 : 이분형 로지스틱 회귀분석(binary logistic regression)

6) 양적인 독립변수와 양적인 종속변수 : 상관분석, 단순회귀분석

7) 여러 개의 양적독립변수와 양적인 종속변수 : 다중회귀분석

8) 질적변수를 회귀분석에 반영할 때 질적변수를 더미변수로 변경한다 : (다중)회귀분석

<통계분석 방법 선택의 기본 도식>

;-------------------------------------------------------------------;

;	독립변수 --------------  종속변수                                         ;

;	~	에 따른	~	의 차이는 없는가?                    ;

;	~	에 대한	~	의 영향은 없는가?                    ;

;-------------------------------------------------------------------;

질적변수 : 적합도 검정(비모수적 기법의 [eqn: chi^2] 검정)

양적변수 : 일표본 T 검정

대응표본 T 검정

--------------------------------------------------------------------

질적변수                     질적변수 : 교차분석

양적변수 : 독립표본 T 검정

일원분산분석

이원분산분석

--------------------------------------------------------------------

양적변수                      질적변수 : 이분형 로지스틱 회귀분석

양적변수 : 상관분석

단순회귀분석

다중회귀분석

더미변수 이용 회귀분석

----------------------------------------------------------------------

3장 SPSS의 기본적 이해 (p95)

3.1 SPSS 주요 창

3.2 SPSS 메뉴의 구조

3.2.1 파일

3.2.1.2 텍스트 데이터 읽기(R)

1.  □글 . hwp 파일 (운동 만족도)을 □글 . txt 파일로 변경한다.

2. □글 . txt 파일

3. □글 . txt 파일을 SPSS에 입력한다.

1) 파일 > 텍스트 테이터 읽기를 클릭.

2) 운동만족도 자료.txt를 선택.

3) 1단계

4) 2단계

5) 3단계

6) 4단계

7) 5단계

8) 6단계

9) SPSS 바탕에서 변수보기를 클릭

10) <변수보기>를 정리한다.

3자리 : 번호 : 1~300

1자리 : 프로그램수 : 1 = "1개"    2 = "2개"   3 = "3개이상"

3자리 : 이용분량

999 : 결측값

1자리 : 헬스장 이용정도 : 1 = "전혀 이용하지 않는다"   2 = "별로 이용하지 않는다"   3 = "보통이다"

4 = "자주 이용한다"          5 = "매우 자주 이용한다"

9 : 결측값

1자리 : 수영장 이용정도 : 1 = "전혀 이용하지 않는다"   2 = "별로 이용하지 않는다"   3 = "보통이다"

4 = "자주 이용한다"          5 = "매우 자주 이용한다"

9 : 결측값

1자리 : 탁구장 이용정도 : 1 = "전혀 이용하지 않는다"   2 = "별로 이용하지 않는다"   3 = "보통이다"

4 = "자주 이용한다"          5 = "매우 자주 이용한다"

9 : 결측값

1자리 : 농구장 이용정도 : 1 = "전혀 이용하지 않는다"   2 = "별로 이용하지 않는다"   3 = "보통이다"

4 = "자주 이용한다"          5 = "매우 자주 이용한다"

9 : 결측값

1자리 : 헬스장 만족도 : 1 = "매우 불만족"  2 = "약간 불만족"  3 = "그저 그렇다"

4 = "약간 만족"    5 = "매우 만족"

9 : 결측값

1자리 : 수영장 만족도 : 1 = "매우 불만족"  2 = "약간 불만족"  3 = "그저 그렇다"

4 = "약간 만족"    5 = "매우 만족"

9 : 결측값

1자리 : 탁구장 만족도 : 1 = "매우 불만족"  2 = "약간 불만족"  3 = "그저 그렇다"

4 = "약간 만족"    5 = "매우 만족"

9 : 결측값

1자리 : 농구장 만족도 : 1 = "매우 불만족"  2 = "약간 불만족"  3 = "그저 그렇다"

4 = "약간 만족"    5 = "매우 만족"

9 : 결측값

1자리 : 전반적 이용 만족도 :

1자리 : 성별 : 1 = "남자"   2 = "여자"

1자리 : 연령 :

1자리 : 학력 : 1 = "중졸이하"   2 = "고졸"    3 = "대재/대졸이상"

9 : 결측값

1자리 : 가구소득 :  1 = "100만원미만"          2 = "100-200만원미만"

3 = "200-300만원미만"      4 = "300만원이상"

9 : 결측값

3.2.2 데이터(D)

3.2.2.1 케이스 선택

특정한 사례들만 선택적으로 분석해서 결과를 봐야 할 경우 사용한다.

예) 자료의 성별에서 남자들을 선택하여 정리한다.

1) 데이터 > 케이스 선택을 클릭

2) 조건을 만족하는 케이스 > 조건을 클릭

3) 성별=1을 입력하여 계속을 선택.

4) 성별=1을 확인하고 확인을 클릭

5) 결과

6) 케이스 선택을 취소할 때

(1) 변수보기 > filter_$를 지우기 한다.

(2)  데이터 > 케이스 선택 > 모든 케이스를 선택 후 확인 클릭

3.2.3 변환(T)

3.2.3.1 변수계산(C)

변수계산은 계산할 때 사용한다.

예) 헬스장 만족도, 수영장 만족도, 탁구장 만족도, 농구장 만족도의 평균변수 생성

1) 변환 > 변수계산을 클릭

2) 대상변수에는 평균변수, 숫자표현식에는 통계 > mean을 선택한 후 각각의 만족도를 선택한다.

3) 데이터 보기에서 평균변수가 생성된다.

3.2.3.2 같은 변수로 코딩변경(S)

기존의 변수값을 변경할 때 사용.

기존의 변수가 변경되므로 가능하면 다른 변수로 코딩변경하기를 이용하기 바람.

3.2.3.3 다른 변수로 코딩변경(R)

*. 성별변수 1과 2를 3과 4로 변경한다.

1) 변환 > 다른 변수로 코딩변경

2) 숫자변수에 성별, 이름에 재생별, 설명에 성별의 변환을 입력후 바꾸기를 클릭

3) 성별 [eqn: rarrow] 재생별이 생성되면 기존값 및 새로운 값을 클릭

4) 기존값과 새로운 값에 변수를 입력 후 추가를 클릭

5) 계속 > 확인을 클릭

3.2.3.4 분석

차후 정리하므로 생략

3.2.3.5 변수값 보기

1) 보기 > 변수값 설명을 클릭

2) 결과 확인

4장 SPSS를 이용한 기술통계 (p116)

4.1 SPSS를 이용한 빈도분석

* 학력을 빈도분석

1) 분석 > 기술통계량 > 빈도분석을 클릭

2) 빈도분석 상자를 완성한다.

3) 결과

빈도분석

[데이터집합1] D:\2012년1학기조방\만족도1.sav

a) 그래프를 2번 동시에 클릭

데이터 설명 보기 > 빈도, 퍼센트를 이동

b) 결과

c) 분석 : 중졸, 고졸, 대재/대졸이상 에 해당하는 빈도와 퍼센트가 막대그래프 안에 나타난다.

위의 그래프의 수치와 일치함을 확인할 수 있고 설명력이 높아진다.

4.2 SPSS를 이용한 기술통계

* 연령에 대하여 분석

1) 분석 > 기술통계량 > 기술통계를 클릭

2) 기술통계 상자에 필요한 부분을 선택.

3) 결과

4.3 SPSS를 이용한 데이터 탐색

*. 보다 상세한 기술통계량과 다양한 시각적 효과를 제공한다.

1) 분석 > 기술통계량 > 데이터 탐색

2) 종속변수에 연령, 표시에는 모두, 도표에서 검정과 함께 정규성 도표를 클릭

3) 결과

데이터탐색

[데이터집합1] D:\2012년1학기조방\만족도1.sav

5장 가설검정의 이해 (p127)

5.1 가설의 개념

귀무가설 : [eqn: H_0]

대립가설 : [eqn: H_1]

귀무가설은 기각을 목적으로 하고 있으며 등호(=)의 개념이 포함된다. 의 형태가 되어야 한다.

5.2 가설검정의 유형

가설검정의 유형은 양측검정과 단측검정 두 가지로 정리된다.

양측검정은 ~에 대해 차이가 있다. 없다.

단측검정은 ~보다 크다(높다) 또는 작다(낮다).와 같이 정보를 가지고 시작한다.

5.3 SPSS를 이용한 가설검정의 절차

1) 가설의 설정

연구의 목적이 되는 대립가설과 귀무가설 설정한다.

2) 유의수준을 결정

보통 0.05에서 결정된다. 때에 따라서는 0.1, 0.01에서 결정된다.

3) 적절한 통계분석방법을 결정하여 유의확률 계산

각 변수는 척도에 따라 T 분포, F 분포, [eqn: chi^2] 분포, 등 다양한 형태의 확률분포를 보이므로	독립변수와 종속변수가 각각 질적 수준인지 양적 수준 척도인지를 파악하여 적절한 통계	분석방법 결정하여 유의확률 계산한다.

4) 유의수준과 유의확률 비교

유의수준과 유의확률을 대소 비교한다.

5) 귀무가설 기각과 채택을 결정

유의수준을 기준으로 귀무가설을 기각과 채택을 판단한다.

6) 결과를 해석

귀무가설의 기각과 채택을 중심으로 결과를 해석한다.

( ~라고 할 수 있다. )

6장 SPSS를 이용한 교차분석 (p129)

6.1 교차분석의 구분

* 교차분석은 가설에 따라 독립성 검정과 동질성검정으로 구분한다.

1) 독립성 검정

[eqn: H_0] : 응답변수(수준)들 끼리는 서로 독립적이다(관련이 없다)

[eqn: H_1] : 응답변수(수준)들 끼리는 서로 독립적이지 않다(관련이 있다)

2) 동질성 검정

[eqn: H_0] : 응답변수(수준)들 끼리는 서로 분포가 동일하다.

[eqn: H_1] : 응답변수(수준)들 끼리는 서로 분포가 동일하지 않다.

6.2 SPSS를 이용한 교차분석

* 성별(질적변수)별로 문화센터 등록 프로그램수(질적변수)는 서로 관련이 있는지를 분석한다.

1) 분석 > 기술통계량 > 교차분석

2) 행 [eqn: rarrow] 성별, 열 [eqn: rarrow] 프로그램수를 입력하고 통계량과 셀을 클릭.

3) 통계량에서 카이제곱 클릭

4) 셀에서 관측도수와 행을 클릭

5) 결과

교차분석

6) 분석

(1) [eqn: H_0] : 성별과 문화센터 등록 프로그램 수는 서로 독립적이다.(관련이 없다.)

[eqn: H_1] : 성별과 문화센터 등록 프로그램 수는 서로 독립적이지 않다.(관련이 있다.)

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 교차분석

유의확률 : P = 0.539   (검정통계량 : [eqn: chi^2] = 1.237)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    <     유의확률 : P = 0.539

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 채택

유의수준 0.05에서 귀무가설이 채택되었다.

(6) 성별과 문화센터 등록 수는 서로 독립적이라고 할 수 있다.

즉 관련이 없다고 할 수 있다.

7장 SPSS를 이용한 T검정 (p134)

7.1 SPSS를 이용한 일표본 T검정

일표본 T검정 : 특정값과 양적 종속변수간의 차이를 검정

* 작년 동일시기에 문화센터 프로그램 이용시간은 평균 163분이었다. 올해 이용시간은 작년과 비교할 때 차이가 있는지를 알아본다.

1) 분석 > 평균비교 > 일표본 T검정

2) 검정변수에 이용분량, 검정값에 163을 입력

3) 결과

T-검정

4) 분석

(1) [eqn: H_0] : 문화센터 프로그램 이용시간은 평균 163분과 같다.(차이가 없다.)

[eqn: H_1] : 문화센터 프로그램 이용시간은 평균 163분과 다르.(차이가 있다.)

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 일표본 T 검정

유의확률 : P = 0.001   (검정통계량 : T = 3.413)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.001

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 문화센터 프로그램 이용시간은 평균 163분과 차이가 보인다고 할 수 있다.

문화센터 프로그램 이용시간은 평균 187.58분으로, 작년 동일시기와 비교할 때 증가하였다        고 할 수 있다.

7.2 SPSS를 이용한 독립표본 T검정

* 성별(응답변수가 2개인 질적 독립변수)에 따라 문화센터 프로그램 이용시간(양적 종속변수)이 차이를 보이는가?

1) 분석 > 평균비교 > 독립표본 T검정

2) 검정변수에 이용분량, 집단변수에 성별, 집단정의에 1과 2를 입력

3) 결과

T-검정

4) 분석

(1) [eqn: H_0] : 성별에 따라 문화센터 프로그램 이용시간은 차이가 없다.

[eqn: H_1] : 성별에 따라 문화센터 프로그램 이용시간은 차이가 있다.

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 독립표본 T 검정

유의확률 : P = 0.012   (검정통계량 : T = -2.515)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.012

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 성별에 따라 문화센터 프로그램 이용시간은 차이를 보인다고 할 수 있다.

남자는 평균 171.74분, 여자는 평균 207.92분이었다. 이로 볼 때 문화센터 이용시간은            남자에 비해 여자가 상대적으로 길다는 것을 알 수 있었다.

7.3 SPSS를 이용한 대응표본 T검정

대응표본 T검정 : 1) 동일한 대상으로부터 사전과 사후 자료를 획득하여 이들의 차이를 비교할	때 이용된다.

2) 해당 자료가 동일한 대상으로부터 두 번 조사가 된 경우 두 자료 간에                           차이를 비교.

* 한 명에게 예속된 헬스장 이용정도와 수영장 이용정도 간에 점수의 차이를 비교.

1) 분석 > 평균비교 > 대응표본 T검정

2) 변수1에 헬스, 변수2에 수영 이용정도를 입력

3) 결과

T-검정

4) 분석

(1) [eqn: H_0] : 헬스장 이용정도와 수영장 이용정도는 차이가 없다.

[eqn: H_1] : 헬스장 이용정도와 수영장 이용정도는 차이가 있다.

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 대응표본 T 검정

유의확률 : P = 0.000   (검정통계량 : T = 10.627)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.000

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 헬스장 이용정도와 수영장 이용정도는 차이가 있다고 할 수 있다.

헬스장 이용정도는 평균 4.16점이고 수영장 이용정도는 평균 3.27점으로 헬스장 이용정도         가 상대적으로 높게 나타났다.

8장 분산분석 (p143)

8.1 분산분석의 기본 논리

1) 분산분석은 독립변수의 응답범주가 3개 이상인 경우 평균차이를 검정하는 방법이다.

2) 일원분산분석(one-way anova, 일원배치분산분석) : 원인변수(독립변수)가 1개인 경우

3) 이원분산분석(two-way anova, 이원배치분산분석) : 원인변수(독립변수)가 2개인 경우

4) 다원분산분석(multi-way anova, 다원배치분산분석) : 원인변수(독립변수)가 3개 이상인 경우

5) 3가지의 기본가정이 만족된다.

(1) 각 집단에 해당되는 모집단의 분포가 정규분포이다.

(2) 각 집단에 해당되는 모집단의 분산은 서로 같다.

(3) 각 모집단 내에서의 오차나 모집단 간의 오차는 서로 독립이다.

6) 사후분석 : (3)번 상태를 실시하는 것.

(1) 각 요인들이 갖는 평균이 동일한지 검정한다.

(2) 평균이 같지 않는 것으로 검정 결과가 나타났다.

(3) 어느 집단과 어느 집단의 평균이 서로 이질적으로 분류되는지 검정한다.

* 사후분석방법 : Scheff, Tukey, LSD, S-N-K, Duncan, Bonferron 등이 있다.

① tukey나 scheff방법은 집단 분리성향이 다소 보수적,

즉 되도록 집단분리를 하지 않으려는 성향이 크다.

교육학이나 심리학 등 사람에 대한 접근이 빈번한 학문에 많이 사용한다.

② LSD와 Duncan은 집단분리 성향이 다소 진보적,

즉 가급적이면 집단으로 분리하려는 성향이 있다.

③ Bonferroni는 집단의 크기가 작을 때 사용한다.

8.2 SPSS를 이용한 일원분산분석

* 학력수준(응답범주 3개 이상인 질적 독립변수)에 따라 수영장 이용 만족도(양적 종속변수)의 차이를 분석.

1) 분석 > 평균비교 > 일원배치 분산분석

2) 종속변수에 수영장 이용 만족도, 요인분석에 학력을 입력하고 사후분석과 옵션을 클릭

3) 사후분석과 옵션의 상자를 정리

4) 결과

일원배치분산분석

사후검정

동일집단군

평균도표

4) 분석

(1) [eqn: H_0] : 학력수준에 따라 수영장 만족도는 차이가 없다.

[eqn: H_1] : 적어도 하나의 학력수준에서는 수영장 만족도에 차이를 보인다.

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 일원분산분석

유의확률 : P = 0.001   (검정통계량 : F = 7.088)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.001

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 적어도 하나의 학력수준에서는 수영장 만족도에 차이를 보인다고 할 수 있다.

(7) Tukey방법에 의한 사후분석 결과 고졸, 대졸/대졸 이상과, 중졸 이하의 두 개 집단으로          분류 된다. 따라서 상대적으로 중졸 이하 집단의 수영장 만족도가 높게 나타났다.

기술통계에 의하면 중졸 이하 집단의 평균 3.77점으로 높았고, 고졸 및 대재/대졸 이상 집단의 평균이 3.24점과 평균 3.11점으로 낮았다. 따라서 고졸 및 대재/대졸 이상의 학력소지자에 비해 중졸 이하 학력소지자의 수영장 만족도가 높다고 볼 수 있다. 이것은 동일 집단군 결과에서 보다 명확하게 집단 구분을 제시하고 있다.

8.3 SPSS를 이용한 이원분산분석 (반복이 없는 이원분산분석)

* 학력과 성별에 따라 수영장 만족도에 차이를 보이는지를 검정.

1) 분석 > 일반선형모형 > 일변량

2) 종속변수에 수영장 만족도, 모수요인에 학력과 성별을 입력,

3) 모형, 도표, 사후분석, 옵션을 선택하여 정리한다.

4) 결과

일변량분산분석

사후검정

학력

동일집단군

프로파일도표

5) 분석

(1) ① 전체 요인의 효과성

[eqn: H_0] : 모든 요인에 따라 수영장 만족도는 차이가 없다.

[eqn: H_1] : 적어도 하나의 요인에 따라서는 수영장 만족도에 차이를 보인다.

② 학력수준의 효과성

[eqn: H_0] : 학력수준에 따라 수영장 만족도는 차이가 없다.

[eqn: H_1] : 적어도 하나의 학력수준에 따라서는 수영장 만족도에 차이를 보인다.

③ 성별의 효과성

[eqn: H_0] : 성별에 따라 수영장 만족도는 차이가 없다.

[eqn: H_1] : 성별에 따라 수영장 만족도에 차이가 있다.

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 이원분산분석

① 전체 요인의 효과성

유의확률 : P = 0.000   (검정통계량 : F = 10.041)

② 학력수준의 효과성

유의확률 : P = 0.013   (검정통계량 : F = 4.448)

③ 성별의 효과성

유의확률 : P = 0.000   (검정통계량 : F = 15.240)

(4) 유의수준과 유의확률비교

① 전체 요인의 효과성

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >  유의확률 : P = 0.000

② 학력수준의 효과성

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >  유의확률 : P = 0.013

③ 성별의 효과성

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >  유의확률 : P = 0.000

(5)

① 전체 요인의 효과성  : 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

② 학력수준의 효과성  : 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

③ 성별의 효과성  : 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 학력수준과 성별 모두 귀무가설이 기각되었다.

(6) 적어도 하나의 학력수준에 따라서는 수영장 만족도에 차이를 보인다고 할 수 있다.

그리고 성별에 따라 수영장 만족도에 차이가 있다고 할 수 있다.

(7) ① 학력 수준별는 Tukey방법에 의한 사후분석 결과 고졸, 대졸/대졸 이상 집단보다는 중졸           이하 집단의 수영장 만족도가 높게 나타났다.

② 성별로는 남자보다 여자의 수영장 만족도가 높았다.

따라서 중졸이하의 여자가 수영장에 대해 가장 높은 만족점수를 보인다고 할 수 있고 고졸, 대졸/대졸 이상의 남자가 수영장에 대해 가장 낮은 만족수준을 보인다고 할 수 있다.

참고 : 수정모형 검토

검정통계량 F = 10.041, 유의확률 P = 0.000으로 전체요인에 대한 효과검정.

즉 어떤 요인에 따라서는 수영장 만족도의 차이는 없다는 귀무가설이 기각되었다.

따라서 적어도 하나의 요인에 따라서는 수영장 만족도의 차이를 보인다고 할 수 있다.

* 반복이 있는 이원분산분석

(각자정리)

9장 SPSS를 이용한 상관분석 (p157)

9.1 상관분석 및 상관계수에 대한 이해

1) 상관계수는 두 변량 사이에서 나타나는 관계의 정도를 수치로 표현한 것.

2) 표시는 r로 표현하고 -1 [eqn: LEQ] r [eqn: LEQ] 1 의 값을 취한다.

3) 음(-)부호 :  부적 또는 음의 상관관계.

양(+)부호 : 정적 또는 양의 상관관계

4) r은 [eqn: |]1[eqn: |]에 가까울수록 관계의 정도가 강하다.

r은 0에 가까울수록 관계의 정도가 약하다.

r = 0이면 무관계, 즉 서로 관계가 없다.

(1)         r [eqn: LEQ] 0.2 : 거의 무시할 상관관계

(2) 0.2 [eqn: LEQ] r [eqn: LEQ] 0.4 : 낮은 상관관계

(3) 0.4 [eqn: LEQ] r [eqn: LEQ] 0.6 : 보통 수준의 상관관계

(4) 0.6 [eqn: LEQ] r [eqn: LEQ] 0.8 : 높은 상관관계

(5) 0.8 [eqn: LEQ] r        : 강한 상관관계

5) 변수의 속성에 따라 2종류로 분류

(1) 두 변수모두 양적 등간 및 비율수준 척도변수 : 피어슨 상관계수

(2) 서열변수 간의 상관관계 : 스피어만의 순위차 상관계수, 감마계수

(3) 명목변수 간의 상관관계 : 파이계수, 람다계수

9.2 SPSS를 이용한 상관분석

* 일일센터 이용분량, 수영장만족도, 탁구장만족도의 상관관계

1) 분석 > 상관분석 > 이변량 상관계수

2) 변수에 이용분량, 수영장만족도, 탁구장만족도

3) 결과

상관계수

4) 분석

(1) ① 일일센터 이용량과 수영장 만족도

[eqn: H_0] : 일일센터 이용량과 수영장 만족도는 관계가 없다.

[eqn: H_1] : 일일센터 이용량과 수영장 만족도는 관계가 있다.

② 일일센터 이용량과 탁구장 만족도

[eqn: H_0] : 일일센터 이용량과 탁구장 만족도는 관계가 없다.

[eqn: H_1] : 일일센터 이용량과 탁구장 만족도는 관계가 있다.

③ 수영장만족도와 탁구장만족도

[eqn: H_0] : 수영장 만족도와 탁구장 만족도는 관계가 없다.

[eqn: H_1] : 수영장 만족도와 탁구장 만족도는 관계가 있다.

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : (피어슨의 이변량) 상관분석

① 일일센터 이용량과 수영장 만족도

유의확률 : P = 0.001   (검정통계량 : r = 0.187)

② 일일센터 이용량과 탁구장 만족도

유의확률 : P = 0.288   (검정통계량 : r = 0.062)

③ 수영장만족도와 탁구장만족도

유의확률 : P = 0.000   (검정통계량 : r = 0.386)

(4) 유의수준과 유의확률비교

① 일일센터 이용량과 수영장 만족도

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >  유의확률 : P = 0.001

② 일일센터 이용량과 탁구장 만족도

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    <  유의확률 : P = 0.288

③ 수영장만족도와 탁구장만족도

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >   유의확률 : P = 0.000

(5)

① 일일센터 이용량과 수영장 만족도 : 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

② 일일센터 이용량과 탁구장 만족도 : 귀무가설 [eqn: H_0] 채택

③ 수영장만족도와 탁구장만족도     : 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

(6) ① 일일센터 이용량과 수영장 만족도는 관계가 있다고 할 수 있다.

상관계수(r)에 의하여 약한 정적관계를 보이고 있다.

② 일일센터 이용량과 탁구장 만족도는 관계가 없다고 할 수 있다.

③ 수영장만족도와 탁구장만족도는 관계가 있다고 할 수 있다.

상관계수(r)에 의하여 약한 정적관계를 보이고 있다.

10장 SPSS를 이용한 회귀분석 (p161)

10.1 회귀분석의 해석 요령

10.1.1 단순회귀분석의 해석 요령

* 단순회귀분석의 해석단계

1) 산점도로 관계의 양상파악

산점도를 이용하여 독립변수와 종속변수의 선형관계를 확인한다.

2) 상관분석 실시

상관분석을 실시하여 관계를 살펴본다.(선형관계가 전제된다는 가정)

3) F값에 의한 회귀분석의 유의성 판단

회귀분석의 유의성 여부는 분산분석표를 통해 F값에 대한 유의확률을 근거로 판단한다.

4) [eqn: R^2]에 의한 회귀분석의 실시

회귀분석에서는 회귀모형의 설명력도 중요하게 검토되어야한다. 설명력은 결정계수 [eqn: R^2]로 표시     하고 0에서 1사이의 값을 가진다.

5) t값에 의한 독립변수(계수)의 유의성 판단

독립변수의 유의성은 t값에 의해 셜정한다. 단순회귀분석에서는 F값과 t값에 대한 유의확률은     동일하게 나타난다. 그러므로 F값이 유의하면 t값도 유의하다고 판단할 수 있다.

6) 기본 가정 정규성, 등분산성, 독립성을 충족한다.

3가지의 기본 가정이 충족되어야한다.

즉 오차항의 정규성, 오차항의 등분산성, 오차항의 독립성이다.

10.1.2 다중회귀분석의 해석 요령

1. 단순회귀분석의 해석단계와 모두 동일하고 6)번째 항에서 다음과 같이 추가된다.

6) 기본 가정 정규성, 등분산성, 독립성을 충족하고 다중공선성 진단이 추가한다.

다중공성성 진단은 분산팽창요인(VIF)값과 공차한계(TOL)를 이용한다.

(분산팽창요인은 10이상, 공차한계는 0.1이하 이면  다중공선성을 의심한다.)

2. 유의한 독립변수만을 선택하여 다중회귀분석에 투입할 수 있다.

유의한 독립변수의 선택방법으로는 전진선택법, 후방소거법, 단계선택법이 있다.

1) 전진선택법

독립변수를 하나씩 추가해 나가면서 관계의 유의성 여부를 판단하는 방법.

유의하지 않은 변수가 나타날 때 까지 독립변수의 추가를 지속한다.

2) 후방소거법

전진선택법과 반대방법이다.

모든 독립변수가 투입된 상태에서 회귀분석을 실시한 후, 유의확률이 가장 큰 독립변수의 순으     로 차례로 제거해나가면서 유의하지 않은 변수가 더 이상 없을 때까지 반복적으로 회귀분석을     실시하는 방법.

3) 단계선택법

전진선택법을 기본으로 하여 후방소거법을 조합한 방법으로 많이 사용하는 변수선택방법이다.

비교 :

1) 전진선택법의 경우 한번 선택된 변수의 경우에는 한번 유의성이 만족된 변수는 다른 변수가       투입되었다 하더라도 재검토하지 않는 단점이 있다.

2) 단계선택법은 전진선택법을 보완한 방법이다.

즉 단계선택법에서는 비록 기존에 유의하다고 판단되었던 변수라 하더라도 변수가 투입되면       그때마다 기존의 투입된 변수에 대한 재검토를 반복적으로 시행하여 가장 최적의 모형을 선       택한다.

10.2 SPSS를 이용한 단순회귀분석

* 연령이 스포츠센터 이용에 대한 전반적인 만족도에 미치는 영향의 유의성을 검토.

1) 분석 > 회귀분석 > 선형

2) 종속변수에 전반적 이용만족, 독립변수에는 연령을 입력

3) 결과

회귀모형

(1) 회귀분석 결과에서 우선 F값에 의한 회귀분석의 유의성 파악이 선행되어야 한다.

자료에서 F값이 13.288이고, 이에 대한 유의확률이 P = 0.000으로 회귀분석의 유의성을         충족시키고 있다.

(2) 설명력 [eqn: R^2]을 보면 0.043으로 매우 낮은 설명력을 가지고 있다.

(3) 계수에 대한 유의성 여부는 계수표의 t값을 기준으로 한다.

연령에 대한 t값이 -3.645이고 유의확률 p가 0.000으로 유의함을 알 수 있다.

4) 분석

(1) [eqn: H_0] : 회귀식은 유의하지 않다.(회귀식의 계수는 0이다.)

[eqn: H_1] : 회귀식은 유의하다.(회귀식의 계수는 0이 아니다.)

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 단순회귀분석

유의확률 : P = 0.000   (검정통계량 : F = 13.288)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.000

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 회귀식은 통계적으로 유의하다고 할 수 있다.

(7) 결정계수 [eqn: R^2] = 0/043

회귀모형의 현상에 대한 설명력은 0.043으로 매우 낮은 수준이라고 할 수 있다.

(8) 회귀식 : 추정된 전반적 만족도([eqn: hat{``Y````}]) = 8.562 - 0.027 * 연령([eqn: X_i])

(9) 해석 : 연령이 증가될수록 스포츠센터 이용 관련 전반적 만족도는 낮아지는 경향을 보인다.

10.3 SPSS를 이용한 다중회귀분석

다중회귀분석은 양적 독립변수가 2개 이상 반영된 회귀분석이다.

즉 여러 개의 독립변수가 종속변수에 어떻게 영향을 주는지 혹은 유의한 영향요인과 무의한 영향요인을 선별하고 독립변수들 각각의 영향력을 측정하는 분석방법.

* 헬스장 이용정도, 수영장 이용정도, 탁구장 이용정도, 농구장 이용정도가 스포츠센터 이용관련 전반적 만족도에 미치는 영향 분석.

1) 분석 > 회귀분석 > 선형

2) 종속변수에 전반적 만족도, 독립변수에 수영장, 탁구장, 농구장 이용정도를 방법에 단계선택

3) 통계량을 선택하여 추정값, 모형적합, 기술통계, 공선성 진다. Durbin-Watson을 선택

4) 도표에서 Y에는 ZRESID를 X에는 ZPRED를 입력(등분산성 진단 가능)

5) 결과

회귀모형

(1) 단계선택은 각 과정을 모두 보여주므로 모든 결과에서 항상 마지막 결과를 이용한다.

(2) 분산분석표 역시 2단계가 마지막 단계이다.

자료에서 F값이 7.335이고, 이에 대한 유의확률이 P = 0.001로 회귀분석이 유의하다.

(3) 설명력 [eqn: R^2]을 보면 0.050으로 설명력은 매우 낮다.

(4) 계수로서 각 독립변수의 유의성을 판단한다.

유의수준 0.05 기준에서 전반적 이용만족도에 유의한 영향을 주는 변수로 수영장 이용정도

(t=3.019, p=0.003)와 헬스장 이용정도(t=-2.357, p=0.019)가 선택되었다.

4) 분석

(1) [eqn: H_0] : 회귀식은 유의하지 않다.(모든 회귀계수는 0이다.)

[eqn: H_1] : 회귀식은 유의하다.(적어도 하나의 회귀계수는 0이 아니다.)

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 단계선택에 의한 다중회귀분석

유의확률 : P = 0.001   (검정통계량 : F = 7.335)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.001

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 회귀식은 통계적으로 유의하다고 할 수 있다.

(7) 결정계수 [eqn: R^2] = 0.050

회귀모형의 현상에 대한 설명력은 0.050으로 매우 낮은 수준이라고 할 수 있다.

(8) 회귀식 : 추정된 전반적 만족도([eqn: hat{``Y````}]) = 7.775 + 0.218*수영장 이용정도([eqn: X_1])

- 0.217*헬스장 이용정도([eqn: X_2])

(9) 해석 :

수영장 이용정도와 헬스장 이용정도는 스포츠센터 이용 관련 전반적 만족도에 유의한 영향요인이 되고 있다.

수영장 이용정도가 증가될수록 전반적 만족도는 증가하였으나,

헬스장 이용정도가 증가되면 전반적 만족도는 감소하고 있었다.

두 요인의 영향력의 크기는 표준화계수([eqn: beta])로 비교가 가능하다.

절대값을 기준으로 수영장 이용정도의 영향력(0.176)이

헬스장 이용정도의 영향력(-0.137)에 비해 크다.

즉 전반적 만족도에 대해 헬스장 이용정도의 부정적인 영향보다 수영장 이용정도의 긍정적인 영향이 상대적으로 더 크게 나타나고 있다고 할 수 있다.

10.4 SPSS를 이용한 더미변수 회귀분석

10.4.1 더미변수 회귀분석의 기본적 이해

1) 질적변수를 회귀분석에 반영하기 위해서는 질적변수를 더미변수로 변경한다.

(1) 더미변수의 개수 = 응답범주 -1 개수 만큼 생성한다.

(2) 더미변수의 응답범주는 0과 1로 정의한다.

0은 해당되지 않음, 1은 해당됨을 의미한다.

2) 성별을 더미변수로 생성.

(1) 응답범주(수준)가 남자와 여자로 2개이므로 2-1=1, 즉 1개의 더미변수를 생성한다.

(2) 더미변수에서 1은 기준이 된다.

여자를 기준으로 결정하면 여자는 1, 남자는 0으로 전환한다.

3) 상호작용변수를 생성하여야 한다.

상호작용변수 = 더미변수 [eqn: TIMES] 양적 독립변수

10.4.2 SPSS를 이용한 더미변수 회귀분석

* 성별과 연령이 전반적 이용만족도에 미치는 영향을 분석.

1) 성별을 더미변수로 재코딩한다.

(1) 응답범주가 남자, 여자 2개이므로 1개의 더미변수를 만든다.

(2) 변환 > 다른 변수로 코딩변경

(3) 숫자변수에 ‘성별’, 이름에 ‘더미성별’, ‘바꾸기’, ‘기존값 및 새로운 값’을 클릭

(4) 1은 1로 2는 0으로 변환

(5) 더미성별 변수가 생성된다.

2) 변환 > 변수계산을 이용하여 더미성별과 연령 간의 곱(상호작용변수)을 생성

3)  (1) 대상변수에 상호작용, 숫자표현식에 더미성별*연령을 입력

(2) 상호작용 변수가 생성된다.

4) 상호작용 변수의 유의성을 검토

분석 > 회귀분석 > 선형

5) 종속변수에 전반적 이용만족, 독립변수에 더미성별, 연령, 상호작용을 입력

6) 결과

회귀모형

(1) 계수표에서 상호작용 변수의 유의성을 검정한 결과 유의하지 않은 것으로 나타났다.                (P=0.952)

(2) 상호작용을 제외하고 다중회귀분석을 다시 실시한다.

7) 결과

회귀모형

(1) 회귀분석은 유의하지만(F=6.635, P=0.002), 설명력 [eqn: R^2]은 0.043으로 매우 낮다.

(2) 계수표에서 더미변수는 유의한 영향요인이 되지 못하고 있으며, 연령만 유의한 결과가

나타났다.

8) 분석

(1) [eqn: H_0] : 회귀식은 유의하지 않다.(모든 회귀계수는 0이다.)

[eqn: H_1] : 회귀식은 유의하다.(적어도 하나의 회귀계수는 0이 아니다.)

(2) 유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05

(3) 통계분석 방법의 결정 : 더미변수이용 다중회귀분석

유의확률 : P = 0.002   (검정통계량 : F = 6.635)

(4) 유의수준과 유의확률비교

유의수준 : [eqn: alpha] = 0.05    >     유의확률 : P = 0.002

(5) 귀무가설 [eqn: H_0] 기각

유의수준 0.05에서 귀무가설이 기각되었다.

(6) 회귀식은 통계적으로 유의하다고 할 수 있다.

(7) 결정계수 [eqn: R^2] = 0.043

회귀모형의 현상에 대한 설명력은 0.043으로 매우 낮은 수준이라고 할 수 있다.

(8) 회귀식 : 추정된 전반적 만족도([eqn: hat{``Y````}]) = 8.547 - 0.027 *연령([eqn: X_1])

(9) 해석 :

① 연령이 스포츠센터 이용 관련 전반적 만족도에 미치는 영향을 검정하기 위하여 성별을            더미변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다.

② 유의수준 0.05에서 연령만 유의한 영향요인이 되고 있었다.

③ 연령이 높아질수록 전반적 만족도는 낮아지는 경향을 보이고 있다.

11장 SPSS를 이용한 신뢰도분석 (p180)

신뢰도분석은 리커트 척도로 구성된 항목에 한해서 실시한다.

* 스포츠센터 이용 만족도를 구성하는 각 하위척조 헬스장 만족도, 수영장 만족도, 탁구장 만족도, 농구장 만족도에 대해 측정의 신뢰도를 평가.

1) 분석 > 척도 > 신뢰도분석

2) 항목에 헬스장, 수영장, 탁구장, 농구장 만족도를 입력

3) 통계량을 클릭하여 황목제거시 척도를 선택

4) 결과

신뢰도분석

5) 분석

(1) Cronbach의 알파 계수가 0.377로 매우 낮은 신뢰도를 보이고 있다.

(일반적으로 Cronbach의 알파 계수는 0.6이상이면 만족한다고 한다.)

(2) 0.377이상인 Cronbach의 알파 계수는 농구장 만족도 0.454이다.

농구장 만족도를 제외하면 신뢰도는 0.454로 높아진다.

6) 농구장 만족도를 제외한 신뢰도분석

7) 분석

(1) Cronbach의 알파 계수가 0.454로 낮은 신뢰도를 보이고 있다.

(2) 0.454이상인 Cronbach의 알파 계수는 헬스장 만족도 0.553이다.

헬스장 만족도를 제외하면 신뢰도는 0.553으로 높아진다.

8) 헬스장 만족도를 제외한 신뢰도분석

9) 분석

(1) Cronbach의 알파 계수가 0.556인 신뢰도를 보이고 있다.

(2) 2개의 변수 수영장 만족도와 탁구장 만족도만 남았다.

2개의 변수만으로 통계모형을 접합할 수 없다. 그러므로 신뢰도분석으로 문항을 정리할 때	많은 주의 필요하다.

< 수고 많이 하였습니다 >