심리통계, SPSS, 유의확률, 독립표본 T검증, 이변량 상관분석

심리통계, SPSS, 유의확률, 독립표본 T검증, 이변량 상관분석

이번 시간에는 심리통계, SPSS, 유의확률, 독립표본 T검증, 이변량 상관분석에 관하여 알아보겠습니다.

 

유의확률 표기

유의확률이 0.5보다 작다

= 유의하다

P > .05

P > .01

P > .001

 

유의확률이 0.5보다 크다

= 유의하지 않다 ns

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T검증 - 독립표본 T검증

1. 예시

독립변인 : 고등학생(1), 대학생(2)

종속변인 : 키, 체중

독립변인 A집단과 독립변인 B집단의 차이를 알아보기 위함.

고등학생 집단과 대학생 집단간의 차이를 알아보기 위함

A집단과 B집단은 배반사건이다.

A이면서 B일수 없다 = 고등학생이면서 대학생일수 없다.

 

2. 주의점 : Levene의 등분산검정의 유의확률은 .05보다 커야 만족한다.

만족할 경우 위에값

만족하지 못할 경우 아래값

 

3. 결과보고

종속변인 키는 집단간 차이가 있다&없다 (유의확률 기준)

t(자유도값) = t값, P표기

종속변인 체중은 집단간 차이가 있다&없다 (유의확률 기준)

t(자유도값) = t값, P표기

 

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대응표본 T검증

1. 예시

3학년 1반 40명 대상 : BDI 실시 : 사전시행 vs 사후시행 비교

서로간에 대응하는 데이터간의 차이를 알아보기 위함

 

2. 주의점

M은 평균값이다.

 

3. 결과보고

사전시행과 사후시행 사이에는 유의한 & 유의하지 않은 차이가 존재했다. (유의확률 기준)

t(자유도값) = t값, P표기

참가자들의 수준의 평균은 사전 (M=평균값)보다 사후(M=평균값)에서 더 낮게&높게 나타났다.

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상관분석

이변량 상관분석

1. 예시

독립변인과 종속변인간의 상관관계

키와 몸무게 간의 상관관계

2. 주의점

* 표기가 있을 경우 상관이 있음을 의미한다.

* 표기가 없을 경우 상관이 없음을 의미한다.

3. 결과보고

독립변인은 종속변인과 유의한 정적상관을 갖는 것으로 나타났다.

독립변인은 종속변인과 유의한 부적상관을 갖는 것으로 나타났다.

독립변인은 종속변인과 상관이 없는 것으로 나타났다.

(r=상관계수값, P표기)

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일반선형모형

참가자간 설계

일변량 분산분석

 

일원 : 독립변인이 1개

1. 효과 : 독립변인 A의 주효과

2. 테이블 : 개체-간 효과검정 Table

3. 결과보고 : F(자유도값, 오차자유도값), F값 , P표기, n2 = 부분에타제곱값

 

이원 : 독립변인이 2개

1. 효과 : 독립변인 A와 독립변인 B의 상호작용 효과

2. 테이블 : 개체-간 효과검정 Table

3. 결과보고 :

일변량 분산분석 - 이원 결과보고
A 주효과	F (독립변인 A 자유도, 오차자유도 ),	F값,	P표기,	N2 = 부분에타제곱값
B 주효과	F (독립변인 B 자유도, 오차자유도 ),	F값,	P표기,	N2 = 부분에타제곱값
A*B 상호작용 효과	F (상호작용 자유도, 오차자유도 ),	F값,	P표기,	N2 = 부분에타제곱값

 

 

이번시간에는 심리통계, SPSS, 유의확률, 독립표본 T검증, 이변량 상관분석에 관하여 알아보았습니다.

 

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