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(1) 영가설(零假設, null hypothesis, 歸無假設, 원가설)
(2) 대립가설대립가설(상대적 가설, alternative hypothesis : HA)
(3) 가설검증에서 통계적 오류
Ⅱ. 유의도와 자유도
(1) 유의도(significant level, 유의수준)
(2) 자유도(df : degree of freedom)
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(SAS, SPSS등)을 이용하는 것이 바람직하다. 본 내용에서는 SPSS10.0의 결과를 가지고 분석을 사용하겠다. 1. 유의 수준
1) 통계적 검증의 원리
2) 통계적 검정단계란?
3) 가설과 유의도란?
4) 유의수준의 제시와 해석은?
2. 통계 패키지
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274을 보이고 있어 유의도 0.05%수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 수정R²는 .186로 나타나 18.6%의 설명력을 보이고 있다. 또한 회귀식에 투입된 변수들의 회귀계수에 대한 t검정 결과 유의도0.000수준에서 공감성과 신뢰성이, 0.05수준
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산의도와는 관련이 없다는 영가설을 기각 할 수 없게 되었고, 유의도 수준에서 기각되었다.
가설4) 성관계만족감의 경우 b=.382,p=.129로 둘째 자녀 출산의도와 정적인 상관관계를 보이고 있고, 이러한 결과는 연구자가 정한 유 의수준 p<.05이
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따른 향후 구매의사에 차이가 있다.
▶Levene의 변량 검증결과 F값은 0.075이고 유의도 수준이 0.784로 나와서 0.05보다 크기 때문에 두 집단의 모집단이 같다. 따라서 ‘등분산이 가정됨’ 제시된 값을 보면 t값이 .077이고 자유도 282, 유의도를 검증
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