안녕하세요^^ 권 코치입니다.
spss통계 story 카테고리에서는 통계의 기초적인 지식과
SPSS 프로그램 사용 방법 등에 대해 포스팅하도록 하겠습니다.
대학원생 및 통계자료를 사용하시는 분들에게 조금이나마 도움이 되길 바라며....
통계학(Statistics)
관심 또는 연구의 대상이 되는 전체집단으로부터 자료를 수집 정리하고 과학적으로 분석하여
최적의 의사결정을 할 수 있도록 정확한 정보를 제공하는 방법론을 연구하는 학문
기술통계학(Descriptive Statistics)
방대한 자료를 그래프나 몇 개의 숫자로 요약하여,
그 자료의 전반적인 내용을 쉽고 빠르게 파악할 수 있는 기법을 다루는 통계학
추측통계학(Inferential Statistics)
관심의 대상이 되는 전체집단(모집단)으로부터 모집단의 일부를 추출하여 관측된(표본) 내용을 근거로 하여
모집단의 전체 특성을 추측하고 검정(추론)하는 통계적 방법을 다루는 통계학
확률적 서술 이어야 함
가설과 유의수준
논문 작성과 연구를 진행하는 궁극적인 이유는 가설 검증을 위한 것이다
기존에 알고 있던 사실이나, 반대의 입장, 또는 새로운 변수의 확인 등.
Ho 귀무가설(Null Hypothesis) : 효과가 없다, 차이가 없다, 서로 다르지 않다(반증의 대상)
H1 대립가설(Alternative Hypothesis) :효과가 있다, 차이가 있다, 서로 다르다(연구의 대상)
유의수준? 유의확률?
논문이나 연구보고서를 보면 유의수준과 유의확률이라는 용어를 자주 볼 수 있다.
일반적으로 논문 및 보고서 작성 시 귀무가설에 대한 대립가설을 설정하고
이에 대한 채택과 기각에 대한 결과를 확인한다. 이에 대한 판단 기준이 유의 수준이다.
유의수준은 01%, 1%, 5%를 기준으로 하며 연구의 특성에 따라 다르지만 일반적으로 5%(.05%)를 사용한다.
유의수준이 5%라는 의미는 대립가설이 기각될 확률이 5%이고, 채택될 확률이 95%하는 뜻이다.
유의확률은 p값으로 표현되는데, 이는 확률이므로 0~1사이의 값을 갖는다.
이 값은 실험을 통해 나오는 값으로 유의수준의 기준값과 비교해 대립가설의 채택과 기각을 판단한다.
예를들어 유의수준이 .05일때
p값이 .04 이면 (p<유의수준)- 대립가설 채택
p값이 .06 이면 (p>유의수준)- 귀무가설 채택
| t값 | p값 | 표시방법 | 결과 |
| 절대값 t> 1.96 | p<.05 | * | 통계적으로 유의하다 |
| 절대값 t> 2.58 | p<.01 | ** | 통계적으로 유의하다 |
| 절대값 t> 3.30 | p<.001 | *** | 통계적으로 유의하다 |
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