SPSS 통계 분석 - 일원변량분석

소개글

SPSS 통계 분석 - 일원변량분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 변량분석(ANOVA, 분산분석)이란?
2. 변량분석의 기본가정
3. 변량의 구성요소
4. 변량 분석의 종류
5. 사후검증
6. 일원변량분석(One-Way ANOVA)

본문내용

적용하는 것은 무리
Bonferroni
장점
각 셀의 크기가 다르더라도 사용가능
단점
필요이상으로 넓은 신뢰구간제시
SNK(Student-Newman-Keuls)&Duncan
- 표본의 평균을 크기 순서에 따라 다수의 범위를 이용하여 신뢰구간을 구하여 모집단 평균간의 차이에 대한 검정만을 할 수 있는 절차
- 다중범위 검정(Multiple Range Tests)
- 동질성 집단의 유무를 가르는 것에 목적을 둔 경우
6. 일원변량분석(One-Way ANOVA)
명명척도로 측정한 독립변인의 수가 한 개이고, 등간척도(또는 비율척도)로 측정한 종속변인의 수가 하나인 연구가설을 검정하는 통계방법
절차
1) 연구가설 선정
2) Window용 SPSS/PC+ 프로그램 실행
3) 집단의 동질성 검증
4) 기술 통계 값 분석
5) 변량분석 및 유의도 검증
6) 집단간 차이의 사후 검증
7) 에타계수 분석
1) 연구가설 선정
음료수 색깔(독립변수)에 따라 음료수의 판매량(종속변수)이 차이가 날것이다.
2) Window용 SPSS/PC+ 프로그램 실행
A. 변수에 대한 정의를 한다.
B. 관찰값을 넣고
C. 분석->일반선형모형->일변량
D. 종속변수에 판매종속변수에 판매량을 넣고 모수변인에 음료수 색깔을 넣는다.
E. 사후분석을 누른뒤 Scheffe체크 후 계속
F. 옵션을 누르고 기술통계량, 효과크기추정값, 동질성검정 체크후 계속 다시 확인
3) 집단의 동질성 검증
위의 결과를 토대로 Levene 값으로 동질성 검증을 하고, 이 경우 Levene 값이 .000이고, 유의도 수준은 1.000으로 0.05수준보다 크기 때문에 여러 집단이 추출된 모집단이 같다는 결론을 내리고, 모집단이 같기 때문에 일원변량분석방법을 사용할 수 있다.
4) 기술 통계 값 분석
집단간의 평균값만을 가지고 보면 초록색 음료수가 가장 많이 팔렸다. 그 순서는 초록>분홍>무색>오렌지순이다. 그러나 표본의 결과가 모집단에서도 나타나는지 알기 위해서는 일원변량분석을 통해 이 평균값들이 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검증해야 한다.
5) 변량분석 및 유의도 검증
따라서 집단 간 변량(29.5)을 집단 내 변량(1.9)으로 나눈값인 F값은 15.526의 유의도는 .000이고 이 유의도 수준은 0.05보다 작기 때문에 연구가설은 받아들여진다.
6) 집단간 차이의 사후 검증
어느 집단이 어느 집단보다 크다 또는 작다라는 판단을 하기 위해서
별표(*)로 표시된, 즉 초록색음료수와 분홍색 음료수의 판매량 차이는 없었다. 또한 오렌지색 음료수와 무색 음료수의 판매량 차이는 없었다. 반면 초록색, 분홍색 음료수와 오렌지, 무색 음료수 간에 판매량 차이는 있는 것으로 나타났다. 즉 초록색과 분홍색 음료수는 오렌지색과 무색 음료수에 비해 판매량이 더 많은 경향이 있다.
7) 에타계수 분석
독립변인이 종속변인에 미치는 영향력의 크기를 보여주는 값으로 에타계수의 자승의 값(eta2)를 제시함.
따라서
<음료수색깔>의 설명 변량은 .700 도는 70.0%이고 <음료수색깔>과 <판매량>간의 상관관계는 0.837()이기 때문에 <음료수색깔>은 <판매량>에 상당한 큰 영향력을 주는 것을 알수 있다.
논문작성시
음료수 색깔과 판매량의 관계
음료수색깔
사례수
평균
표준편차
F
df
유의확률
에타자승
차이색깔
무색
6
27
1.414
15.526
3
0.00
0.700
무색/분홍생/오렌지/초록
분홍
6
29
1.414
오렌지
6
26
1.414
초록
6
31
1.265
1) 유의도 검증결과/ 집단간 차이 검증결과 쓰는 방법
음료수 색깔과 판매량의 간에는 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(F=15.526, df=3, p<0.05). 각 음료수 색깔 간 판매량의 차이를 사후 검증한 결과, 초록색음료수(평균=31개)와 분홍색 음료수(평균=29개)의 판매량 차이는 없었다. 또한 오렌지색 음료수(평균=26개)와 무색 음료수(평균=27개)의 판매량 차이는 없었다. 반면 초록색, 분홍색 음료수와 오렌지, 무색 음료수 간에 판매량 차이는 있는 것으로 나타났다. 즉 초록색과 분홍색 음료수는 오렌지색과 무색 음료수에 비해 판매량이 더 많은 경향이 있다.
2) 상관관계 결과 쓰는 방법
음료수 색깔과 판매량 간의 상관관계를 분석한 결과, 두 변인간의 상관관계는 매우 높은 것으로 나타났다(eta=0.837/ 또는 eta 자승=0.700). 이 결과는 음료수 색깔이 판매량에 영향을 주는 중요한 요인이라는 사실을 보여준다.

키워드

SPSS,   실험심리,   분산분석,   변량분석,   SPSS 통계,   통계 분석,   일원변량분석,   ANOVA