SPSS10K를 활용한 통계처리 방법들(사회통계학_윤명희교수님)

SPSS10K를 활용한 통계처리 방법들 (예제용 자료는 spss.co.kr 사이트에서 도서안내---> 예제DATA---> SPSS사회조사통계분석---> ZIP파일 다운로드, 압축풀기한 후 drill.sav화일 이용) Ⅰ. 교차표 분석 <예: 남녀간의 학력차이> ① 주메뉴에서 '분석---> 기술통계량 ---> 교차분석'의 순으로 선택 ② 행(row)의 변수와 열(column)의 변수를 각각 선정, 입력 - 대개 행의 변수는 종속변수를 입력한다. - 행의 변수와 열의 변수는 2개 이상 입력이 가능(교차분석의 결과는 따로따로 제시됨) - 독립과 종속변수를 모두 입력한 후, 제3의 통제변인을 넣어 가설검증을 하고 싶을 때 는 [레이어1/1]란에 원하는 제3의 변수를 선택, 지정하면 됨 ③ '정확한 검정'---> '점근적 검정' 선택 ④ '통계량'을 선택하여 원하는 통계치(카이제곱, 상관관계)를 지정 ⑤ '셀'을 선택하여 원하는 정보(관측빈도, 행, 열, 전체)를 지정 ⑥ '형식' ---> '오름차순' Ⅱ. 두 집단의 평균차 검증 : t-test 1. 독립표본 t-검증 - 두 집단간의 차이가 유의미한지 알아보기 위한 통계적 방법 <예: 정부의 실업정책에 대한 남녀간의 태도 차이 검증> ① '분석---> 평균비교---> 독립표본 T검정' 의 순으로 선택한 후, '검정변수' 상자에 '실업정책'을, '집단변수' 상자에 '성별'을 지정한다. ② 성별변수를 정의하기 위해, '집단정의'를 선택한다. ③ '집단1'에는 1(코딩할 때 남자의 부호)을, '집단2'에는 2(여자의 부호)를 입력한 후 '계 속'을 클릭한다. ④ '옵션'을 선택한 후 신뢰구간을 95%로 설정한다 ⑤ 모든 것이 완료된 후, '확인'을 클릭하면 통계처리가 된다 2. 대응표본 t-검증 - 동일한 집단에 있어 처치 전후의 차이가 유의미한지를 알아보기 위해 주로 사용 <예: 여성들의 노동시간이 IMF관리체제 이전과 이후 서로 차이가 나는지를 검증> ① 이 경우 여성만의 집단이 상정됨(동일표본) ② 여성만을 대상으로 통계분석을 하려는 것이기 때문에 대응표본 t-검정을 하기 전에 선행 작업을 해야 한다. : 데이터---> 케이스 선택--->조건---> 성별=2를 입력한다 ③ 위의 작업을 마치면 전체자료는 여성만을 대상으로 통계분석을 할 준비가 된 셈이다 ④ '분석---> 평균비교---> 대응표본 t-검정' ⑤ '대응변수'(노동시간, imf이전) 지정---> '옵션'에서 '신뢰구간'(95%), '분석별 결측값 제 외' 선택 (유의사항 : 대응표본 t-검정에서 데이터를 재조정했으므로 원위치로 할 것) Ⅲ. 여러 집단의 평균차 검정 : 분산분석(ANOVA/F-test/변량분석) 1. 일원배치 분산분석 - 독립변인은 1개이며, 독립변인의 집단이 2개 이상일 경우 (예:학력별 개인소득 차이) - 변량분석의 경우 독립변인의 집단이 2개 이상이므로 사후분석을 실시하며 주로 Duncan이 나 Scheffe분석이 많이 사용됨. <예: 학력별(고졸 미만/고졸/대학재학경험유) 개인소득의 차이> ① 분석---> 평균비교---> 일원배치 분산분석 ② 요인변수와 종속변수를 각각 입력하고, 옵션을 눌러 '기술통계' '분산의 동질성' 체크. ③ 좀더 구체적으로 어떤 학력 집단 사이에 개인소득격차가 뚜렷하게 나타나는 지를 알아보 려면 '사후분석'(Duncan의 다중비교 검정)을 하여야 한다. ④ 사후분석의 절차: 일원배치 분산분석의 대화상자에서 '사후분석'을 클릭---> Duncan(D) 을 선택 2. 이원배치 분산분석(단순요인 분산분석) - 독립변인의 수가 두 개 이상일 때 집단간 차이가 유의한 지 검증할 때 사용 - 독립변인 2개, 종속변인이 동일. 예) 학력별 연령별 개인소득 차이 - 이원변량분석은 주효과[성별(a), 학력(b)]와 상호작용효과[a*b]를 볼 수 있으며 상호작용효 과가 유의하게 나타나면 그래프를 그릴 수 있음 <예: 학력과 연령별 여성들의 IMF이전과 이후의 노동시간변화> ① 종속변수가 IMF이전과 이후의 일일 노동시간의 차이이므로 노동시간의 차이를 구해주는 새로운 변수가 필요할 것이다. 즉 일일 노동시간의 차이=IMF이전의 노동시간-IMF이후 의 노동시간이 될 것이다. 우리의 자료에는 IMF이전의 노동시간은 'imf이전'으로, IMF이 후의 노동시간은 '노동시간'으로 변수 이름이 정해져 있다. 일일 노동시간의 차이는 '일 시간차'라는 새로운 변수 명으로 정해두자 ② 여성만을 대상으로 통계분석을 하려는 것이기 때문에 대응표본 t-검정에서처럼 선행작업 을 해야 한다(수행절차: 데이터---> 케이스 선택---> 조건----> 성별=2를 입력한다) 이 작업을 마치면 전체 자료는 여성만을 대상으로 통계분석을 할 준비가 된다 ③ 새로운 변수를 만들기 위해서는 '변환---> 변수계산--->대상변수(일시간차)---->숫자 표현식(노동시간-imf이전)'의 순으로 입력한다. 이제 새로운 변수가 생겼는데, 이것이 종 속변수가 된다 ④ '분석--->일반선형모형--->일변량'--->종속변수(일시간차)--->모수요인(학력과 연령) ⑤ '모형'을 선택하여 '사용자정의', '요인 및 공변량'상자에서 학력과 연령변수를 '모형'으로, '항설정'(주효과), '제곱합'(제1유형), '모형에 절편포함'을 지정한 후 '계속'을 선택한다. ⑥ '옵션'에서 '기술통계량'과 '동질성 검정'을 지정 Ⅳ. 상관분석 - 변수들간의 연관성 측정/연관성의 방향/연관성의 정도 등을 알아보기 위한 기법 - 두 변수간의 대체적인 관계를 산포도(scatter plot)를 통해 알아볼 수 있다. - 상관계수는 두 변수간 관계의 강도를 수치로 나타낸 것이며 상관계수는 -1(완전한 음의 선형관계)에서 +1(완전한 양의 선형관계)까지이다. 1. 단순상관계수(이변량 상관계수) : 두 변수간의 상관관계 <예: 개인의 월 평균소득, 아버지의 직업위신점수, 일일평균 노동시간 등의 3개 변수들을 가지고 "개인의 소득수준은 부모를 잘 만난 덕분인지 아니면 일하는 시간이 많기 때문"인지를 알아본다고 하자. 이 경우 아버지의 직업위신점수 변수와 개인의 월평균 소득 변수간의 상관관계가 높다면 부모를 잘만난 덕분이 될테고, 일일 평균 노동시간 변수와 개인의 월평균 소득 변수간에 높은 상관관계가 존재한다면 부모보다는 자신의 노력때문이 될 것이다> ⑴ 산점도 그리기의 SPSS 절차 ① 그래프---> 산점도---> 단순---> Y축에 '소득'---> X축에 '부직업' 입력 ② 위와 같은 방법으로 Y축에 소득, X축에 '노동시간' 입력 ⑵ 이변량 상관계수 구하기의 SPSS 절차 ① 분석---> 상관분석---> 이변량 상관계수 ② '이변량 상관계수' 대화상자가 뜨면 상관관계를 파악하고자 하는 모든 변수 (여기서는 '소득', '부직업', '노동시간')를 오른 쪽 '변수(V)'상자로 옮겨 둠 ③ 상관계수를 모두 지정한다 ④ 유의성 검정은 '양쪽'을 지정한다 ⑤ '유의한 상관계수 별 표시'에 체크를 한다 ⑥ '옵션'에 들어가서 평균과 표준편차를 선택한 후 확인. 2. 편상관계수(부분상관계수) ⑴ 의미 ① 부분상관분석은 제3의 변수의 영향을 통제(제거)한 상태에서 두 변수간의 상관관계를 측 정하고자 하는 것 ② 통제하려는 변수의 수가 편상관계수의 차수(order)가 된다. ③ 일반적으로 이변량 상관계수는 통제변수를 갖고 있지 않기 때문에 무차(영차)상관관계이 다. 즉 단순상관분석이라 할 수 있다 ⑵ 연구의 예 : ① "IMF하에서 '일할 기회'가 많은 사람들은 '실업정책'에 대해 호감을 가질 것이다." 그런 데 '소득수준'의 차이에 따라서도 '실업정책'에 호감 또는 반감을 가질 수 있다. 그래서 ' 소득수준'과 관계없이 '일할 기회'가 많은 사람들이 과연 '실업정책'에 호감을 가지는 지 를 알아보기 위해 '소득수준'을 통제해야 할 것이다 ② '일할 기회'라는 변수는 자료에 없으므로 새로운 조작적 정의를 내려야 할 것이다. 이는 노동시간의 증감을 의미하므로 '일시간차=IMF이후 노동시간-IMF이전 노동시간'으로 새 로운 변수를 만든다. ⑶ SPSS 수행절차 ① 분석---> 상관분석---> 편상관계수 ② '실업정책'과 '일시간차'를 변수(V)칸에, '소득'을 통제변수(C)칸에 옮김 ③ '옵션' 단추를 선택한 후 '편상관계수:옵션' 에서 '평균과 표준편차', '0차상관(Z)'을 지정한 후 '계속'을 선택하고 최종 '확인' Ⅴ. 단순회귀분석 ① 주메뉴에서 '분석--->회귀분석--->선형'의 순으로 선택 ② 종속변수와 독립변수를 선정 ③ 회귀모형과 회귀계수를 구하기 위해서는 '추정치' '신뢰구간' '모형적합'을 차례로 선택 Ⅵ. 중다회귀분석 - 위의 단순회귀분석의 절차와 동일. 단지 독립변수가 여러 개임