척도의 종류 |
명목, 서열척도(질적분석) |
구간, 비율척도(양적분석) |
통계량 |
비율, 최빈치, 사분위, 범위, 첨도, 왜도 등 |
평균, 표준편차, 최빈치, 첨도, 왜도 등 |
B. 두 변수들간의 분석
|
독립변수 |
종속변수 |
적용 가능한 통계기법 |
다변량분석 |
명목 |
명목 |
카이자승, 빈도분석 |
명목 |
구간 |
T-test, 분산분석(ANOVA, F 검정), 회귀분석(더미 변수이용) | |
구간 |
명목 |
Logit 모형, Probit 모형 | |
구간 |
구간 |
상관분석, 회귀분석, 편상관계수 | |
다변량분석 |
명목 |
명목 |
로그선형모형 |
명목 |
구간 |
MANOVA | |
구간 |
명목 |
로지스틱 분석, 판별분석 | |
구간 |
구간 |
다변량 회귀분석 | |
독립변수, 종속변수 구분이 없는 경우 |
주성분분석, 요인분석, 군집분석 |
(3) 척도의 특징과 척도간의 관계
서열척도로부터 얻어진 자료로는 극히 제한된 분석방법을 적용할 수밖에 없으므로 되도록 등간척도 이상의 자료를 얻고자 노력하여야 한다. 척도에 따라 통계분석기법은 크게 모수통계와 비모수통계로 나누어 볼 수 있다. 모수통계는 등간척도나 비율척도로 측정된 경우에 적용할 수 있는 기법이고, 비모수통계 기법은 변수가 명목척도나 서열척도로 측정된 경우에 적용할 수 있는 기법이다.
척도 |
비교방법(숫자부여방법) |
평균의 측정 |
적용가능분석방법 |
예 |
명목척도 |
확인, 분류 |
최빈치 |
빈도분석, 비모수통계, 교차분석 |
성별 분류, 상품유형별 분류, 시장세분구역분류 |
서열척도 |
순위비교 |
중앙값 |
서열상관관계, 비모수통계 |
상표선호순위, 상품품질순위도, 사회계층, 시장지위 |
등간척도 |
간격비교 |
산술평균 |
모수통계 |
태도, 의견, 온도, 광고인지도, 상표선호도, 주가지수 |
비율척도 |
절대적 크기 비교 |
기하평균, 조화평균 |
모수통계 |
매출액, 구매확률, 무게, 소득, 나이, 시장점유율 |
가설검정
가설검정은 표본자료를 이용하여 통계적인 방법으로 모집단의 특성에 대한 주장을 기각하거나 채택하는 의사결정을 말한다.
(1) 가설검정
가설검정(hypothesis testing)은 관측된 결과와 기대되는 결과를 비교하여 모집단에 관한 명제를 얻을 수 있는 표본으로부터 모집단에 대한 어떤 가설을 설정하고 그 가설을 검정하는 것을 목적으로 하고 있다. 통계학에서는 이론치와의 차이가 확율적인 오차의 범위를 넘어 오류라고 판단되어질 때 가설을 기각(reject)한다고 한다. 이 때 가설을 기각 혹은 채택하는 판단기준이 되는 것을 유의수준이라 한다. 가설이 기각된 경우는 유의(significant)하다고 한다.
그러나, 단순히 '유의하다'라고만 하지 않고 반드시 '유의수준 몇 % 내에서 유의하다'라고 말한다. 일반적인 가설검정에서는 모집단의 모수에 대해서 어떤 조건(부등호 혹은 임의의 숫자)을 가정하여 가설을 설정하는데, 이 때 이 가설을 귀무가설(null hypothesis)이라 한다. 또한 이 가설과 반대되는 가설을 대립가설(alternative hypothesis)이라 한다. 귀무가설과 대립가설은 서로 배타적인 관계에 있고 동시에 성립할 수 없다.
귀무가설은 "아무런 차이가 없다" 또는 "전혀 효과가 없다"는 내용을 의미하는 주장이고, 대립가설은 "차이가 있다" 또는 "효과가 있다"는 귀무가설의 반대개념으로 생각하면 된다.
(2) 양측검정과 단측검정
정규모집단의 모평균에 대한 검정은 가장 널리 행해지고 있는 검정이다. 이것을 양측검정(two-tailed test)과 단측검정(one-tailed test)으로 나누어 설명한다.
가설검증 가운데 양측검정과 단측검정을 어떻게 구별하는 지를 보면 집단간에 '차이가 있느냐 없느냐'에 관심을 두는 것이 양측검정이 되고, 집단간에 '어느 한 쪽이 더 높으냐 혹은 낮으냐'에 관심을 가지는 것이 단측검증이다.
SPSS 통계의 실제
SPSS의 실제 사용에 있어서 각각의 통계기법을 선택한 후에 메뉴에서 다음을 선택하여 실시한다.
1)빈도분석
Statistics → Summarize → Frequencies
2)기술통계분석
Statistics → Summarize → Descriptives...
3) 교차분석
Statistics → Summarize → Crosstabs...
4) 신뢰성분석
Statistics → Scale → Reliability Analysis...
5) 카이스퀘어 검정
Statistics → Nonparametric Tests → Chi-Square...
6) T-Test 분석
Statistics → Compare Means → Independent-Sample T-Test or Paired-Sample T-Test
7) 분산분석
Statistics → Compare Means → One-way ANOVA...
8) 다변량분산분석
Statistics → General Linear Model → GLM-Multivariate...
9) 상관분석
Statistics → Correlate → Bivariate... or Partial...
10) 회귀분석
Statistics → Regression → Linear...
11) 요인분석
Statistics → Data Reduction → Factor...
12) 군집분석
Statistics → Classify → Hierarchical cluster...
13) 판별분석
Statistics → Classify → discriminant...
14) 다차원척도법(INDISCAL)
Statistics → Scale → Multidemensional Scaling...
출처 : 위의 내용은 김은정, 박양규 공저 <<윈도우용 SPSS 통계분석 8>> 21세기사 발행 을 참고로 작성한 것입니다.