Statistics (4) 썸네일형 리스트형 [SPSS] 다중 반응 분석하기 중복 응답과 같이 한 문항에서 여러 개의 응답 데이터를 분석할 때 다중 반응을 이용한다. 1. 다중 반응 변수 정의하기 '분석(A)'-'다중반응(U)'-'변수군 정의(D)'를 선택해 준다. 다중 반응 변수군 정의 창이 나타나면 '변수군 정의'에 있는 변수를' 변수군에 포함된 변수'로 옮겨준다. 다중 반응을 위한 변수군을 설정해 주었으면, 아래 '변수들의 코딩형식'을 기입해 준다. 8개 문항에 대한 응답을 분석하기 때문에 "범주형"을 선택하고 범위를 "1-8"로 설정해 준다. 그리고 다중 반응 변수에 대한 이름을 설정하고 오른쪽의 '추가'버튼을 선택해 준다. 다중 반응 변수가 생성되면 '분석'-'다중반응' 탭에 "빈도분석"과 "교차분석"이 활성화된다. 2. 다중 반응 빈도 분석하기 다중 .. [SPSS] 독립 표본 t-test 독립 표본은 두 집단의 평균의 차이를 검정할 때 사용한다. SPSS에서 변수를 입력하고, '분석-평균 비교(M)-독립표본 T 검정'을 선택해 준다. 독립변수 T 검정을 선택하면 아래와 같이 왼쪽에는 변수가 나타나고, 오른쪽에는 검정 변수(T), 집단변수(G)를 입력할 수 있다. 검정 변수: 종속변수 입력 집단 변수: 독립변수 입력 검정 변수에 분석할 변수를 입력한 후, 기준을 정할 집단 변수를 입력해 준다. 이후 '집단 정의(D)'를 선택하여 설정해 준다. 집단 정의: 남자 = 1, 여자 = 2 그리고 '확인'을 누르면 독립 표본 분석 결과가 나타난다. [집단통계량 해석] 사전에 남자는 21명, 평균 3.86, 표준편차 1.108의 수치로 나타나고, 여자는 20명,.. [SPSS] 대응표본 t-test 대응표본은 동일한 표본에서 두 변수 값으 평균 차이점을 검정하기 위해 사용한다. SPSS에서 사전, 사후 데이터를 입력하고, '분석-평균 비교(M)-대응표본 T 검정(P)'를 선택해준다. 대응표본 T 검정을 선택하면 아래와 같이 왼쪽에는 변수가 나타나고, 오른쪽에는 해당 변수를 입력하는 표가 나온다. 오른쪽 '대응 변수(V)'에 평균 차이점을 비교한 2개의 변수를 입력해준다. 그리고 '확인'을 누르면 대응표본 분석겨과가 나타난다. [대응표본 통계량 해석] 사전과 사후의 평균값과 표준편차를 보여준다. 사전 3.95, 사후 4.29로 사후의 평균이 더 높다는 것을 알 수 있다. [대응표본 상관계수 해석] 사전과 사후의 상관계수는 0.704로 두 변수 간에 매우 높은 상관관계가 있다는 것.. [SPSS] T-test T-test는 종속변수에 대한 독립변수의 집단 간 평균의 차이를 구할 때 이용하는 분석방법으로 두 집단 간의 평균을 비교할 수 있다. t-test에는 독립표본과 대응표본이 있다. 1. 독립표본 t-test - 서로 독립되어 있는 집단의 차이, 즉 두 집단의 평균 차이를 검정할 때 독립표본 t-test를 이용한다. - 예. 성별(남성·여성)에 따른 어떤 차이 2. 대응표본 t-test - 동일표본에서 측정된 두 변수 값의 평균차이점을 검정할 때 대응표본 t-test를 이용한다. - 예. 동일한 사람(동일표본)을 대상으로 사전·사후 평균의 차이를 구할 때 이전 1 다음
