spss 자료분석

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본문내용

)
모형
비표준화 계수
표준화 계수
t
유의확률
B
표준오차
베타
1
(상수)
2.195
1.234
1.780
.087
금연할 의사정도
1.178
.294
.653
4.009
.000
흡연시작 시기
-.087
.084
-.128
-1.034
.311
가족생활불만족도
.257
.121
.267
2.118
.044
하루 흡연량
.009
.038
.039
.232
.818
a 종속변수: 학교생활불만족도
통계적으로 유의미한 수준을 .05로 잡았을 때, 유의확률이 .000인 금연할 의사정도와 유의확률이 .044인 가족생활 불만족도가 학교생활불만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 미침을 알 수 있다.
비표준화 계수로 볼 때, 금연할 의사정도가 한번 늘어날 때마다 학교불만족도는 1.178만큼 늘어나고, 가족생활불만족도가 1회 증가할 때마다 학교생활불만족도는 .257만큼 증가한다.
표준화된 베타 값으로 볼 때 금연할 의사정도가 가족생활불만족도에 비해 상대적으로 더 영향을 주는 독립변수임을 알 수 있다.
선형회귀분석
진입/제거된 변수(b)
모형
진입된 변수
제거된 변수
방법
1
한달 평균 용돈, 하루 흡연량, 흡연시작 시기, PC방, 노래방 출입 횟수(a)
.
입력
a 요청된 모든 변수가 입력되었습니다.
b 종속변수: 학교생활불만족도
진입된 변수는 독립변수를 의미하는데 독립변수로 사용된 변수를 보면 한달평균용돈,하루 흡연량, 흡연시작 시기, PC방, 노래방 출입 횟수 등이다. 제거된 변수는 없다. 그리고 종속변수는 학교생활 불만족도이다.
모형 요약
모형
R
R 제곱
수정된 R 제곱
추정값의 표준오차
1
.749(a)
.561
.491
1.14495
a 예측값: (상수), 한달 평균 용돈, 하루 흡연량, 흡연시작 시기, PC방, 노래방 출입 횟수
R제곱은 설명력으로 독립변수에 의하여 설명되는 종속변수의 비율을 말한다. 종속변수 부정적 음주형태의 56.1%가 독립변수(한달 평균 용돈, 하루 흡연량, 흡연시작 시기, PC방, 노래방 출입 횟수)에 의하여 설명됨을 말한다.
분산분석(b)
모형
제곱합
자유도
평균제곱
F
유의확률
1
선형회귀분석
41.894
4
10.474
7.990
.000(a)
잔차
32.773
25
1.311
합계
74.667
29
a 예측값: (상수), 한달 평균 용돈, 하루 흡연량, 흡연시작 시기, PC방, 노래방 출입 횟수
b 종속변수: 학교생활불만족도
합계 74.667은 평균으로 예측하였을 때의 값을 나타낸다. 이것을 선형회귀분석을 통하여 예측오차를 줄인 것이 41.894이다. 이렇게 선형회귀분석을 하고도 합계에서의 남은 예측오차(잔차)가 32.773이다. F값은 7.990으로 회귀식을 통해 줄여준 오차를 말한다. 유의수준을 .05로 잡았을 때 유의확률이 .000이라는 것은 통계적으로 유의한 것이다. 그러므로 독립변수가 종속변수에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.
계수(a)
모형
비표준화 계수
표준화 계수
t
유의확률
B
표준오차
베타
1
(상수)
4.109
1.282
3.204
.004
흡연시작 시기
-.025
.099
-.037
-.258
.799
하루 흡연량
.090
.035
.393
2.575
.016
PC방, 노래방 출입 횟수
.521
.149
.542
3.501
.002
한달 평균 용돈
-.050
.047
-.164
-1.054
.302
a 종속변수: 학교생활불만족도
통계적으로 유의미한 수준을 .05로 잡았을 때, 유의확률이 .016인 하루 흡연량과 유의확률이 .002인 PC방, 노래방 출입 횟수가 학교생활불만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 미침을 알 수 있다.
비표준화 계수로 볼 때, 하루 흡연량이 한번 늘어날 때마다 학교불만족도는 .090만큼 늘어나고, PC방, 노래방 출입 횟수가 1회 증가할 때마다 학교생활불만족도는 .521만큼 증가한다.
표준화된 베타 값으로 볼 때 PC방, 노래방 출입 횟수가 하루 흡연량에 비해 상대적으로 더 영향을 주는 독립변수임을 알 수 있다.
교차분석
케이스 처리 요약
케이스
유효
결측
전체
N
퍼센트
N
퍼센트
N
퍼센트
종교 * 재학학년
30
100.0%
0
.0%
30
100.0%
종교 * 재학학년 교차표
빈도
재학학년
전체
1학년
2학년
3학년
종교
기독교
4
2
1
7
불교
0
6
0
6
천주교
1
2
2
5
기타
4
2
6
12
전체
9
12
9
30
카이제곱 검정
값
자유도
점근 유의확률 (양측검정)
Pearson 카이제곱
15.135(a)
6
.019
우도비
17.131
6
.009
선형 대 선형결합
2.351
1
.125
유효 케이스 수
30
a 12 셀 (100.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 1.50입니다.
영가설: 종교와 재학학년은 관계가 없다.
영가설 기각을 위한 Pearson 카이제곱 값 <.05 수준으로 할 때 유의확률 .019이므로 우연에 의해서 일어 난 것으로 보기 어려움으로 통계적으로 유의미함을 알 수 있다. 그러므로 영가설을 기각하고 종교와 재학학년은 관계가 있다고 결론을 내릴 수 있다.
교차분석
케이스 처리 요약
케이스
유효
결측
전체
N
퍼센트
N
퍼센트
N
퍼센트
담배구입 경로 * 재학학년
30
100.0%
0
.0%
30
100.0%
담배구입 경로 * 재학학년 교차표
빈도
재학학년
전체
1학년
2학년
3학년
담배구입 경로
가게
1
5
9
15
친구
6
6
0
12
집
2
1
0
3
전체
9
12
9
30
카이제곱 검정
값
자유도
점근 유의확률 (양측검정)
Pearson 카이제곱
15.167(a)
4
.004
우도비
19.282
4
.001
선형 대 선형결합
12.205
1
.000
유효 케이스 수
30
a 8 셀 (88.9%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 .90입니다.
영가설: 담배구입 경로와 재학학년은 관계가 없다.
영가설 기각을 위한 Pearson 카이제곱 값 <.05 수준으로 할 때 유의확률 .004이므로 우연에 의해서 일어 난 것으로 보기 어려움으로 통계적으로 유의미함을 알 수 있다. 그러므로 영가설을 기각하고 담배구입 경로와 재학학년은 관계가 있다고 결론을 내릴 수 있다.

키워드

회귀분석,   상관분석,   빈도분석,   아노바분석