[SPSS] 독립 표본 t-test

독립 표본은 두 집단의 평균의 차이를 검정할 때 사용한다.

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SPSS에서 변수를 입력하고, '분석-평균 비교(M)-독립표본 T 검정'을 선택해 준다.

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독립변수 T 검정을 선택하면 아래와 같이 왼쪽에는 변수가 나타나고, 오른쪽에는 검정 변수(T), 집단변수(G)를 입력할 수 있다.

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검정 변수: 종속변수 입력

집단 변수: 독립변수 입력

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검정 변수에 분석할 변수를 입력한 후, 기준을 정할 집단 변수를 입력해 준다. 이후 '집단 정의(D)'를 선택하여 설정해 준다.

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집단 정의: 남자 = 1, 여자 = 2

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그리고 '확인'을 누르면 독립 표본 분석 결과가 나타난다.

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[집단통계량 해석]

사전에 남자는 21명, 평균 3.86, 표준편차 1.108의 수치로 나타나고, 여자는 20명, 평균 4.05, 표준편차 0.887로 나타난다.

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[독립 표본 검정 해석]

1. 등분산이 가정되었는지 아닌지 판단한다.

등분산 가정은 Levene의 등분산 검정 결과로 파악한다. Levene의 F 검정은 분산의 동일성을 검정하는 것으로 독립 집단, 즉 남자와 여자의 분산이 동일한지를 검사해 주는 것이다.

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2. F 값의 유의수준에 따라 구분한다.

귀무가설 H0=집단의 분산이 같다. / 연구 가설 H1=집단의 분산이 다르다.

(사전) F 0.301, 유의 확률 0.587로 유의 확률 기준인 0.05보다 크므로 등분산이 가정되었다(귀무가설)는 것을 의미한다. 즉, 사전에 대해 남자와 여자는 평균 차이가 없다는 것을 의미한다.

(사후) F 1.290, 유의 확률 0.263로 유의 확률 기준인 0.05보다 크므로 등분산이 가정되었다(귀무가설)는 것을 의미한다. 즉, 사후에 대해 남자와 여자는 평균 차이가 없다는 것을 의미한다.

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※가설검증을 위하여 최초 가설은 다음과 같이 설정되었다.

귀무가설 H0=집단 간 평균의 차이가 없다. / 연구 가설 H1=집단 간 평균의 차이가 있다.

유의 확률이 0.05보다 크면 귀무가설이 채택되고, 0.05보다 작으면 연구 가설이 채택된다.

 

 

 

참고: 논문작성에 필요한 SPSS/AMOS 통계분석방법