Spss 사후검증 해석 - spss sahugeomjeung haeseog

<질문>

RE: 안녕하세요. 혹시 spss 질문을 드려도 될까요?  12-08-22 (수) 20:33

 보낸사람

:  강수진<> 주소록에 추가 | 수신차단하기

받는사람

: 통계컨설턴트<>

아 너무나 고맙습니다.

파일을 다시 첨부하였습니다.

변인 들 간의 상관관계나, 인구사회학적 배경에 따른 차이도 잘 나타나서 결과가 잘 나왔는데요.

사후검정 쉐페로 했을때 유의하게 나오진 않았어요. 그래서 교수님께서도 던컨으로 해보라고 하시긴하셨구요.

어쨌든 쉐페에서 유의하게 나온 것들이 몇개 있긴 하거든요...

하위영역간 a,b,c 세집단에서 ab가 비슷하고 c는 그들과 다르다... 뭐 이런 a<c 이런 결과가 나와야 한다는데..

쉐페를 돌렸을때 아웃풋에서 어떻게 저렇게 해석하는지가 의문입니다.

도움을 주셔서 감사합니다.

답메일을 다시한번 주시면 감사하겠습니다! (꾸벅)

일원배치 분산분석

노트
작성된 출력결과22-AUG-2012 20:26:45
주석
입력데이터E:\졸업논문\2차 본조사\본조사\20120813.sav
필터형제수<9 (FILTER)
가중<지정않음>
파일분할<지정않음>
작업 데이터 파일의 행 수382
결측값 처리결측값 정의사용자 정의 결측값은 누락된 데이터로 처리됩니다.
사용 케이스각 분석에 대한 통계량은 분석상의 변수에 대해 결측 데이터가 없는 케이스를 기준으로 결정됩니다.
명령문ONEWAY
부문제해결중심평균 BY 형제수
/STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY
/MISSING ANALYSIS
/POSTHOC = SCHEFFE ALPHA(.05).
자원경과 시간0:00:00.03



기술통계 
부문제해결중심평균

N평균표준편차표준오차평균에 대한 95% 신뢰구간최소값최대값
하한값상한값
외동40 3.7521 .69222 .10945 3.5307 3.9735 1.75 4.92
2명252 3.6815 .62902 .03962 3.6035 3.7596 1.67 5.00
3명이상90 3.5315 .60874 .06417 3.4040 3.6590 1.83 4.83
합계382 3.6536 .63351 .03241 3.5898 3.7173 1.67 5.00

분산의 동질성에 대한 검정 
부문제해결중심평균
Levene 통계량자유도1자유도2유의확률
.287 2 379 .751

분산분석 
부문제해결중심평균

제곱합자유도평균제곱F유의확률
집단-간1.927 2 .963 2.419 .090
집단-내150.980 379 .398

합계152.907 381



사후검정

다중 비교 
종속변수: 부문제해결중심평균 
Scheffe
(I) 형제수(J) 형제수평균차 (I-J)표준오차유의확률95% 신뢰구간
하한값상한값
외동2명.07054 .10742 .806 -.1935 .3345
3명이상.22060 .11994 .186 -.0741 .5153
2명외동-.07054 .10742 .806 -.3345 .1935
3명이상.15007 .07751 .155 -.0404 .3405
3명이상외동-.22060 .11994 .186 -.5153 .0741
2명-.15007 .07751 .155 -.3405 .0404

동일 집단군

부문제해결중심평균 
Scheffe
형제수N유의수준 = .05에 대한 부집단
1
3명이상90 3.5315
2명252 3.6815
외동40 3.7521
유의확률
.103
동일 집단군에 있는 집단에 대한 평균이 표시됩니다.
a 조화평균 표본 크기 = 74.851을(를) 사용
b 집단 크기가 같지 않습니다. 집단크기의 조화평균이 사용됩니다. 제1종 오류 수준은 보장할 수 없습니다.

<답변>

보내주신 output이 '형제수에 따른  부문제해결중심 평균 차이'에 대한 변량분석의 사후검증 결과인듯 한데요 다섯번째 표 '사후검정' 부분이 각 집단간 차이에 대한 사후검증 결과입니다. 이 표를 보시고 각 집단간 차이를 해석하시면 됩니다.

이 분석의 경우 형제 집단이 외동, 2명, 3명이상 이고 두번째 표인 '기술통계'부분을 보면 각각의 평균이 3.7521, 3.6815, 3.5315이지요? 그럼 사후검정의 결과 표를 보겠습니다.

'외동'과 '2명' 중에 누구의 점수가 더 유의하게 높은가를 보려면 (I) 형제수 칸의 외동, (J)형제수 칸의 2명 라인의 결과를 보시면 됩니다. 평균차(I-J)항목을 보시면 .07054라고 나타나있죠? 위의 기술통계의 평균값을 보면 외동 3.7521, 2명 3.6815였습니다. 이 두 집단의 평균값의 차이는 0.0706(3.7521-3.6815)이죠? 그 차이 값이 이 표에 나타나 있는겁니다(평균표에는 소숫점 넷째자리까지 계산해서 나타낸거고 사후검증에서는 다섯째자리 까지 계산해서 약간의 차이가 있네요). 그리고 이 두 집단의 평균차이를 scheffe 사후검증한 것의 결과는 '유의확률'부분을 보시면 됩니다. 이 경우 .806이 나왔으니 유의한 차이가 없다고 보셔야겠지요. 다른 집단들 간의 차이도 같은 방식으로 보시면 됩니다.

그런데 표에 외동-2명간 비교한 결과도 있고 2명-외동간 비교한 결과도 있어서 헷갈리실 수 있는데요 자세히 보시면 ‘-’가 붙어있는지 여부만 다르고 값은 같습니다. 같은 결과 값인데 앞 항목에서 뒤 항목을 빼느냐, 뒤 항목에서 앞 항목을 뺐느냐 차이만 있는것이죠. 둘 중 한가지만 보시면 됩니다.

교수님께서 a>b>c의 형식으로 표기하라고 하신것은 외동을 a로, 2명을 b로, 3명이상을 c로 놓고 각 집단간 평균 차이의 높낮이를 나타내라고 하시는 겁니다. 만약 사후검증 결과 외동, 2명, 3명이상의 순으로 평균값이 높게 나타났다면 분산분석결과 표의 오른쪽에 'a>b>c' 이렇게 표기하시면 됩니다. 만약 외동이 2명보다는 높지만 2명과 3명이상은 차이가 없는 것으로 나타났다면 a>b,c 이렇게 표기하시면 됩니다.

단, 이 부분을 a,b,c로 표기하려면 평균표의 집단 항목 앞에 어떤 항목이 a이고 b이고 c인지를 표기해주셔야 합니다. 그래야 분산분석결과표만 보고도 집단간 차이를 알 수 있으니까요.

답변이 되었을지 모르겠네요. 또 궁금한 사항 있으시면 말씀해주세요. 감사합니다.^^