# DAILY #방법론 #사회조사분석사 공부

지난번에는 3개 이상 집단 간 평균의 차이를 검정하는 일원배치분산분석(one-way ANOVA)을 연습했다. 이번에는 통제변수가 추가된 분산분석, 즉 ‘공분산분석(영어 명칭은 ANCOVA)’을 해보고자 한다. 공분산분석은 분산분석(ANOVA)의 영어 명칭을 보면 알겠지만 ‘C’가 추가된 형태로, 여기서의 C는 ‘Covariance’, 즉 통제변수를 나타낸다고 보면 된다. ※ ANCOVA = ANOVA + Covariance(통제변수) 공분산분석(ANCOVA)은 분산분석(ANOVA)과 비교했을 때 해석을 하는 것에 있어서 큰 차이가 없으나, 분석 단계에서 통제변수가 추가되었기 때문에 조금 더 사실적이고 설득력 있는 결과를 제시할 수 있는 것이 특징이다. 특히 분석에 투입된 통제변수가 유의하다면 말이다. 분..

지난번에는 독립표본 t-검정 분석 방법에 대해 소개하였다. 이번에는 대응표본 t-검정이다. 영어로는 Paired sample t-test라고 한다. 대응표본 t-검정은 크게 두 가지 경우에서 사용된다. ① 두 개의 연속형 자료로 구성된(비율척도 or 등간척도) 변수들 간의 평균을 비교하고 싶을 때 ② 동일한 변수의 사전 점수와 사후 점수를 비교하고 싶을 때이다. ①의 경우를 예로 들어보자. ①은 두 개의 연속형 자료로 구성된(비율척도 or 등간척도) 변수들 간의 평균을 비교하고 싶을 때 독립표본 t-검정이 사용된다. 예제 파일을 열어보면 [PREMED_A]와 [PREMED_B]가 확인된다. 각각 ‘A약 선호도’와 ‘B약 선호도’를 나타내는데, 환자 입장에서 A약과 B약 선호도 간에는 차이가 있지 않을까?..

독립표본 t-검정은 다른 말로 '독립표본 t-test'라고도 한다(영어로 하면 Independent sample t-test). 독립표본 t-검정은 두 집단 간 평균을 비교하고 싶을 때 사용할 수 있는 분석방법이다. 정확히는 두 집단이 있으면 이 두 집단 간의 평균의 차이가 통계적으로 유의한 지(즉, 통계적으로 평균의 차이가 있다고 말할 수 있는가?)를 알고 싶을 때 할 수 있는 분석이다. 먼저 예제파일을 열어보자. 분석을 위해 ‘grocery_coupons.sav’ 파일에서 일부 변수를 가지고 왔다. 그리고 좀 더 쉽게 알아보기 위해 영어로 작성된 레이블에 한국어 표현을 추가했다. 파일을 열어보면 심플하게 3개의 변수로 자료가 구성된 것을 알 수 있다. 먼저 [gender]는 성별을 가리키는 것으로 0..

예정..

지난번 포스팅([SPSS#11] 피어슨 상관관계분석) 에서 연속형 변수로 이루어진 변수들 간의 상관성을 보기 위해 피어슨 상관관계분석을 하였다. 이번에는 다소 생소할 수 있지만, 알아두면 유용한 편상관관계분석을 해보려고 한다. 편상관이란 무엇일까? ‘편’은 쉽게 말해서 특정 변수를 통제한다는 의미를 담고 있다. 그래서 일반적인 상관관계분석보다는 좀 더 발전한 형태의 분석 방법이라고 할 수 있으며, 특정 변수를 통제한 상태에서의 상관성을 확인할 수 있으므로 상관관계에 영향을 주는 외생변수를 파악하기에 유용한 분석 방법이다. 먼저 예제 파일을 열어보자. 지난번에 사용한 예제파일과 동일하다. 지난번에는 [연령], [재직기간], [신용카드부채] 변수들 간의 상관관계를 보고 싶어서 이 세 개의 변수를 넣고 일반적..

오늘은 SPSS에서 상관관계분석을 해보려고 한다. 정확히는 이변량 상관관계분석에 해당하며 유의성을 확인하기 위해 양측검정을 진행할 것이다. 피어슨 상관관계분석은 연속형 변수들 간의 1:1 상관관계를 확인하고 싶을 때 적용할 수 있는 분석 방법이다. 참고로, ‘스피어만 상관관계분석(Spearman Correlation)’과 ‘켄달(Kendall)의 타우 상관관계분석’은 서열 or 순서 척도로 이루어진 데이터를 가지고 상관성을 검증하고 싶을 때 사용한다. 서열척도(다른 말로 순서척도라고 말함)란.. 학년(1학년/2학년/3학년), 계급(사장/부장/차장/대리/사원), 순위(금메달/은메달/동메달) 등의 계급이나 순서 또는 서열이 있는 경우를 뜻한다. 나는 연속형 변수로 이루어진 변수들 간의 상관성을 보고 싶으므로..

오늘은 교차분석(카이제곱/ χ² 검정)을 해보려고 한다. 교차분석은 다른 말로 카이제곱(χ²) 검정이라고 부른다. 이는 범주형 자료들 간의 비율을 비교하고자 할 때 사용되는 분석이다. 그래서 연구에 사용되는 독립변수와 종속변수가 모두 범주형 자료(예 : 성별, 연령대, 지역 등) 일 때만 사용 가능하다. 만일 하나의 변수라도 범주형 자료가 아닐 경우 교차분석을 진행할 수 없으니 이 점에 유의하자. 오늘 사용할 파일은 ‘credit_card.sav’ 파일이다. 파일을 열어주면 다음과 같은 데이터를 확인할 수 있다. 데이터셋 안에 포함된 변수는 11개이지만, 실제 분석에 사용할 변수는 범주형 변수인 '성별[gender]'과 '카드사[card]'이다. 교차분석을 통해 성별에 따른 카드사에 차이가 있는지 검증하..