spss 통계분석 #6. t- test ① 독립 표본 t-검정(Independent Samples t-test)

 

 

안녕하세요 권 코치 입니다.  오늘은 t-검정에 대하여 알아볼께요.

 

spss 통계에서 평균차이 비교를 위한 통계 방법으로 사용되며, 

 

집단과 분석변인에 따라 일표본 t-검정, 독립표본 t-검정, 대응표본 t-검정의 방법이 있습니다.

 

그럼, 자세히 알아볼께요~~

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t-test 

t 분포를 기반으로 하여 모수치의 추정과 가설을 검정하는 방법이 t-test.

 

t-test는 표본집단을 표집하여 그 결과를 비교하고자 할 때 그 결과를 전집의 결과치로 신뢰롭게 인정할 수 있는지

유무를 검정할 때 사용.

 

조사 또는 측정되는 사례수가 적은 경우 정규분포곡선의 z점수에 기초하여 모집단의 값인 모수치를 추정하기에

부적합하므로 t분포의 원리에 기초하여 t값을 계산하여 가설검정과 추리통계를 실시.

 

t-test는 두 집단간의 평균차이를 평균간 차이의 표준오차로 나눈 값(t값)과 자유도를 기초로 하여

그러한 차이가 표집의 오차에 의하여 일어날 확률을 계산하여 그 확률이 대게 5% 이하이면

표집에 의한 차이가 전체 집단의 차이인 것으로 인정.

 

표본의 평균값의 차이가 모수치에서도 나타나는 차이에 의한 것인지 아니면 표본에서 발생한 우연한 차이에 의한 것인지를 검정할 수 있으며, 모수치를 추정하는95%의 신뢰구간의 값을 구할 수 있다.

 

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변수

종속변수 : 비율척도, 등간 척도

독립변수 : 두 개의 집단

예) 성별, 지역(도시,농촌), 학력(고, 저)

 

t-test 의 가정

종속변수가 양적 변수(등간 혹은 비율)이어야 한다.

모집단의 분산, 표준편차를 알지 못할 때 사용한다.

알고 있다면 Z 검정

 

모집단의 분포가 정규분포이어야 한다.

정규분포라는 가정이 충족되지 않으면 비모수통계(non-parametric statistics)를 사용

 

등분산 가정이 충족되어야 한다.

등분산 가정이 충족되지 않으면 Welch-Aspin 검정 사용

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독립 표본 t-검정(Independent Samples t-test)

서로 다른 모집단으로부터 추출된 두 변수의 평균값을 비교 분석

독립변수 내의 두집단의 평균을 비교하는 방법

 

두집단 간의 평균차이를 검정

대응되는 두 변수 모두 구간, 비율척도

 

예)   두가지 색상의 과자 제품 포장에 대한 판매량 차이

취업모와 비 취업모의 결혼 만족도에 차이

남녀간의 정서 지능의 평균에 차이

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"spss 프로그램 분석 방법"

 

예시) 휴대폰 브랜드(삼송, LZ0)에 따른 만족도 차이 

 

1. 분석- 평균비교- 독립표본 검정 클릭.

예시) 휴대폰 브랜드(삼송, LZ0)에 따른 만족도 차이 

 

2. 검정 변수 : 검정하고 싶은 원하는 변수 삽입(만족도)

   집단 변수 : 비교하려는 두 개의 독립 집단에 대한 집단 정의

                                                       집단변수 : 브랜드

 

 

3. 브랜드” 변수는 1번이 ‘삼송‘, 2번이 ‘LZ’로  해당 숫자 1과 2를 각각 집단 1과 집단 2에 넣어준다. 

즉, 브랜드 변수가 1로 입력된 삼송과 2로 입력된 LZ의 만족도 평균을 비교하는 것이다.

 

4. ‘확인’ 버튼 클릭, 결과 확인.

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예시) 휴대폰 브랜드(삼송, LZ0)에 따른 만족도 차이 

 

삼송의 만족도 평균운 3.1420,이고 LZ의 만족도 평균은 2.7785이다.

이 평균 점수의 차이가 통계적으로 유의미한 차이인지는 t-검정 결과를 통해 확인하여야 한다.

 

t-값을 보기전에, Levene의 등분산 검정 결과를 확인하여야 한다.

Levene의 등분산 검정 결과 p값이l 0.05보다 큰 경우에는 등분산을 가정하여 윗줄을 보고, p값이 0.05보다 작은 경우에는 등분산이 가정되지 않아 아래줄을 봐야한다.

 

본 예시는 p값이 0.094로 0.05보다 크므로, 등분산을 가정하고 윗줄을 본다.

결과적으로 t = 2.393, p = .017로 나타났다. P값이 0.05보다 작기 때문에, 삼송과 LZ의 만족도 평균 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다.

 

"논문 및 보고서 표기 방법"

 

“삼송과 LZ의 만족도는 통계적으로 유의미한 차이가 있으며(p<.05), 

삼송 제품 사용자의 휴대폰 만족도가 LZ보다 높은 것으로 나타났다.”

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