Transcript SPSS(통계강의) – 핵심요약2(중급

SPSS Statistics
Beginner
part 1
Intermediate part 2
Advanced part 3
SPSS - Statistics - AMOS
한국방송통신대학교 이러닝학과 통계 스터디
CONTENTS
1
2
3
4
5
Statistic beginner part 1.
척도분류 / 유의수준(⍺), 유의확율(p), Ho, H1 / 검정종류
Statistic Intermediate part 2.
SPSS 사용법 / 요인분석 / 타당도분석 / 신뢰도 분석/ 기술통계분석(Descriptives) : 평
균(Mean),분산(Variance),표준편차(Std),최소,최대값, t-검정 / ANOVA(F-검정)
Statistic Advaced part 3.
SPSS 사용법 / AMOS 사용법 / 요인분석 / 회귀분석 / 구조방정식
SPSS 사용법
일반적조작 법/ 옵션선택법/ 항목위치
Amos 사용법.
일반적조작 법/ 옵션선택법/ 항목위치 /측정변수/잠재변수/오차
Statistics Intermdiater Part 1
연구흐름도
4주
논문작성
1주차
2주차
관련연구조사
설문지조사
연구계획.
-
관련 연구논문 조사
(교육과정 평가원 논문)
설문지작성.
-
설문지 조사
기존 설문지 조사
문항의 추출논문 표시
3주차
통계 툴 사용
SPSS / AMOS .
-
통계 툴 사용
요인분석
타당도 / 신뢰도
검정방법 활용
논문작성.
-
논문형식에 맞춤.
(이러닝 학술대회양식)
통계 스터디
타당성 / 신뢰성
타당성(validity) : 연구문제에 대한 설문조사를 실시, 그 설문 자료가 얼마나 정확하게 측정되었는가를 판단하는 기준.
신뢰성(Reliability) : 연구문제에 대한 설문조사를 실시, 조사를 반복했을 때, 원래 측정치와 일치하는지를 나타내는 기준.
STEP 1
STEP 2
STEP 3
설문지
타당성
신뢰성
Survey
Validity
Reliability
타당성(Validity).
설문지.
연구문제에 대한 설문조사를 실시는
각 문항에 대한 출처를 제시함
- 최대 30분을 넘지 않도록
- 쉽게 답할수 있도록(초5수준)
- 여려운 질문은 끝 부분에
- 가능한 한 짧게 질문
- 질문에 두 가지를 묻지 말 것
- 전문 용어 사용하지 말 것
- 내용타당성(content validity)
신뢰성(Reliability).
- 기준타당성(criterion validity)
크론바흐(⍺) : 0 ~ 1 값 ( .7 이상이 좋음)
예측타당성(predictive validity)
동시타당성(concurrent validity)
- 개념/구성타당성(construct validity)
집중/수렴타당성(convergent validity)
(A)표준화 람다값 (Estimate): .5 이상 )
(A)평균분산추출(AVE : .5 이상)
(A)개념신뢰도(C,R, 값 : .7 이상)
판별타당성(discriminant validity)
(A)평균분산추출(AVE)) 값 > 상관계수 제곱
(A)(상관계수+-2 * 표준오차) ≠ 1
법칙/이해타당성(nomological validity)
통계스터디
요인분석
요인분석(factor analysis) : 등간척도나 비율척도로 이루어진 대상을 분석
요인분석(factor analysis).
여러 변수들 간의 공분산과 상관계수
등을 이용하여, 변수들간의 상호관계
를 분석 후, 그 결과로 문항과 변수들
간의 상관성 및 구조를 파악하여 적은
수의 요 인으로 묶어서 나타내는 분석기법
- R-type
- Q-type
분석 후 묶인변수(잠재변수)의 명칭을 만듬.
요인분석
Factor analysis
SPSS Statistics.
-
분석 -> 차원감소 -> 요인분석 : 변수선택 후 오른쪽으로 옮김
기술통계: 통계량 ->일변량기술통계/초기해법
상관행렬 -> 계수/ KMO와 Bartlett의 구형성검정
요인추출: 방법 -> 주성분 / 최대우도 (스크린도표선택)
회전요인: 방법 -> 베리멕스 / 직접 오블리민 or 프로맥스
요인점수: 변수로저장(선택)
옵션
: 크기순정열 / 작은계수 표시안함 ( .4)
(나머지는 기본으로)
• SPSS : 탐색적 요인분석 (EFA : Exploratory Factor Analysis)
• AMOS : 확인적 요인분석 (CFA : Confirmatory Factor Analysis)
공통성 값은 .6 이상
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신뢰도분석
신뢰도분석(factor analysis) : 등간척도나 비율척도로 이루어진 대상을 상대로 신뢰도 분석 (크론바흐(⍺))
신뢰도분석
Reliability
신뢰도분석(Reliability).
Cronbach의 알파(⍺) ( .07 이상)
SPSS Statistics.
-
분석 -> 척도 -> 신뢰도분석 : 요인변수에서 묶인 변수선택
후 오른쪽으로 옮김
통계량 : 기술통계량(3개선택)
요인변수에서 묶인 변수선택을 계속(반복)적으로 계속함.
• SPSS : 탐색적 요인분석 (EFA : Exploratory Factor Analysis)
• AMOS : 확인적 요인분석 (CFA : Factor Analysis)
통계스터디
상관분석.
요인분석을 통해 설문 타당성을 확인 / 설문 문항에 대한 묶인 그룹의 신뢰도 분석.
타당성과 신뢰성이 확보된 요인들간의 연관성을 확인.
SPSS Statistics.
-
변수1
Variable 1
분석 -> 상관분석 -> 이변량상관계수 : 요인변수에서 묶인
변수(정의된 변수)선택 후 오른쪽으로 옮김
옵션 : 평균과 표준편차
(요인분석의 상관계수는 0.4 이하)
한 쌍의 연관성
변수2
Variable 2
통계스터디
교차분석 과 카이제곱 검정
명목척도 or 서열척도 로 구성되었을 때 사용
교차분석.
카이제곱 검정.
-
독립성 검정(변수 간의 연관성 여부 파악)
적합도 검정(표본의 적합도)
동일성 검정(집단 간 분표의 동일성 여부)
의 3가지 검정이 진행.
SPSS Statistics.
-
분석 ->기술통계량 -> 교차분석 : 행 / 열 에 이동
통계량 : 카이제곱 체크/ 명목척도일때 :람다 체크
서열척도일때 : 감마
셀 : 관측빈도/기대빈도/행/열/전체 체크
통계스터디
검정(Test)
평균비교 차이 검정.
F-검정
F-test
F-검정(F-test).
분산분석 : ANOVA(Analysis Of Variance)
표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로
유의성을 확인하는데 사용.
사후검정을 함.
t-검정(t-test).
t-검정
t-test
기술통계
(빈도분석)
통계가 ‘맞는가/맞지 않는가’,
‘영향이 있다 / 영향이 없다’
‘차이가 있다 / 차이가 없다’
등과 같이 표본들의 평균차이를 비교하는 방법
기술통계(descriptive statistics).
전수조사가 불가능하기 때문에 표분을 추출하여 분석.
빈도분석 : 기술통계에서 가장 많이 사용되는 분석방법.
명목 / 서열 / 등간 / 비율 척도에서 모두 사용 가능.
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빈도분석
빈도분석(descriptive statistics)
빈도분석(factor analysis).
빈도분석
전수조사가 불가능하기 때문에 표분을 추출하여 분석.
빈도분석 : 기술통계에서 가장 많이 사용되는 분석방법.
명목 / 서열 / 등간 / 비율 척도에서 모두 사용 가능.
Factor analysis
SPSS Statistics.
-
분석->기술통계량->빈도분석 : 변수선택 후 오른쪽으로 옮김
통계량 ->사분위수/표준편차/최소값/최대값,분산,평균 등 체크
도표-> 원도표 (원하는 도표에 체크)
형식: 기본
부트스트랩 : 기본
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t-검정(t-test)
표본이 1개 혹은 2개인 경우의 평균 차이에 대한 검증
통계에서 표본들의 평균차이를 비교하는 방법으로 ‘차이가 있다 / 차이가 없다’로 표현
t-검정(t-test).
통계가 ‘맞는가/맞지 않는가’,
‘영향이 있다 / 영향이 없다’
‘차이가 있다 / 차이가 없다’
등과 같이 표본들의 평균차이를 비교하는 방법
표본개수 1개 -> 측정횟수 1회 : 일표본 t-검정
표본개수 1개 -> 측정횟수 2회 : 대응표본 t-검정
표본개수 2개 -> 측정횟수 1회 : 독립표본 t-검정
t-검정
t-test
SPSS Statistics.
-
분석 -> 평균비교 -> 일표본T검정 : 변수선택 후 오른쪽으로
-=> 대응표본T검정 : 대응변수
변수1(전) – 변수2(후) 옮김
-=> 독립표본T검정 : 검정변수
집단변수 : 집단정의:1,2
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t-검정(t-test)
표본이 1개 혹은 2개인 경우의 평균 차이에 대한 검증
통계에서 표본들의 평균차이를 비교하는 방법으로 ‘차이가 있다 / 차이가 없다’로 표현
t-검정
t-test
SPSS Statistics.
-
-
-
일표본T검정 :
(Ho)귀무가설 : ***의 용량은 300ml 이다.
(H1)대립가설 : ***의 용량은 300ml가 아니다.
대응표본T검정 :
(Ho)귀무가설 : ***에 효과가 없다.
(H1)대립가설 : ***에 효과가 있다.
독립표본T검정 :
(Ho)귀무가설 : ***에 차이가 없다.
(H1)대립가설 : ***에 차이가 있다.
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F-검정(ANOVA)
분산분석 : ANOVA(Analysis Of Variance)
표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로 유의성을 확인하는데 사용.
사후검정을 함.
F-검정(F-test).
표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여
통계적으로 유의성을 확인하는데 사용함.
F-검정
F-test
t-검정과 같이 독립변수->명목척도 /
종속변수 -> 등간척도 or 비율척도
SPSS Statistics.
-
분석 -> 평균비교 -> 일원배치분산분석 :
종속변수 : 변수선택 후 오른쪽으로
요인변수(독립) : 변수선택 후 이동
사후분석 : Scheffe 체크
옵션 : 기술통계, 분선 동질성 검정
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F-검정(ANOVA)
분산분석 : ANOVA(Analysis Of Variance)
표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로 유의성을 확인하는데 사용.
사후검정을 함.
F-검정
F-test
SPSS Statistics.
-
일원분산분석
(Ho)귀무가설 : ***별 소비자의 만족도는 같다.
(H1)대립가설 : ***별 소비자의 만족도는 다르다.
-
이원분산분석
(Ho)귀무가설 :
(H1)대립가설 :
(Ho)귀무가설 :
(H1)대립가설 :
***별 **에 따른 매출액의 차이는 없다.
***별 **에 따른 매출액의 차이는 있다.
***별 **에 따른 매출액의 차이는 없다.
***별 **에 따른 매출액의 차이는 있다.
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감사합니다
Thank You
한국방송통신대학교 이러닝학과 통계 스터디