T-test가 성별(남,여), 고용형태(정규직,비정규직)와 같은 두 집단의 평균차이를 검증했다면,

둘 이상의 집단을 비교할 때는 ANOVA 분석을 실시합니다.


ANOVA 분석을 실시할 때,

독립변수는 명목척도로, 종속변수는 등간척도 또는 비율척도로 구성되어 있어야 합니다.


예제로 사용할 SPSS 파일이 준비되어 있지 않으신 분은 아래의 파일를 다운로드 해주세요.


rawdata5(sample).sav




※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.


직급별 집단의 여가만족(가족생활(AA)/취미활동(AB)/자기계발(AC))의 평균차이 검증해보겠습니다.

위에 첨부된 파일을 열어 데이터편집기를 보면, D6에는 직급이 AA~AC까지는 여가만족 하위요인들의 값이 있습니다.



우선 직급(D6)이 텍스트로 입력되어 있기 때문에, D6 입력값을 수치로 변환한 새로운 DD6를 만들겠습니다.

메뉴에서 [파일-새파일-명령문]을 선택합니다.



아래와 같은 명령문을 입력하여 실행합니다.

If (D6="사원급") DD6=1.

If (D6="대리급") DD6=2.

If (D6="과장급") DD6=3.

If (D6="차장급") DD6=4.

If (D6="부장급") DD6=5.


(명령문에 대한 사용방법은 아래의 게시물에 설명되어 있는 관계로 생략합니다.)

2016/01/11 - [논문통계/SPSS] - SPSS에서 더미변수를 이용하여 회귀분석하기




D6를 변환한 새로운 변수 DD6가 생성되었습니다.

DD6를 독립변수인 직급으로 사용하여 One-Way-ANOVA 분석을 실시합니다.

메뉴에서 [분석- 평균비교-일원배치 분산분석]을 선택합니다.




팝업창에서

독립변수에는 DD6를, 종속변수에는 AA(가족생활), AB(취미활동), AC(자기계발)을 설정합니다.



[사후분석] 옵션을 선택합니다.



사후분석 옵션에서

[등분산을 가정함]에서는 Scheffe(C)를

[등분산을 가정하지 않음]에서는 DUnnett의 T3를 선택합니다.

[계속] 버튼을 클릭합니다.



[옵션] 옵션을 선택합니다.

[통계량]에서 '기술통계'와 '분산 동질성 검정'을 선택합니다.

[계속] 버튼을 클릭합니다.



[확인] 버튼을 클릭하여, 분석을 실행합니다.



뷰어에 일원배치 분석결과가 추가되었습니다.



독립변수는 사원급(1), 대리급(2), 과장급(3), 차장급(4), 부장급(5) 5집단으로 구성되어 있습니다.

종속변수는 가족생활(AA), 취미활동(AB), 자기계발(AC) 3가지로 구성되어 있습니다.



Levene의 등분산 검정의 유의확률을 보면 모두 0.05보다 작습니다.

따라서 AA, AB, AC 모두 '등분산이 가정되지 않음'을 기준으로 합니다.


(등분산 가정에 대한 자세한 설명은 아래의 게시물에 있습니다.)

2016/01/11 - [논문통계/SPSS] - SPSS에서 T-test로 두 집단간의 평균 비교하기



분산분석을 보면, AA, AB, AC의 유의확률이 각각 0.000, 0.000, 0.820 이므로

가족생활(AA), 취미활동(AB)은 직급에 따른 평균차이가 있고, 자기계발(AC)은 직급에 따른 평균차이가 없다고 볼 수 있습니다




앞서 우리는 '등분산이 가정되어 있지 않음'을 기준으로 하므로, 'Dunnett T3'를 보면 됩니다.

(등분산이 가정된다면, Scheffe를 확인합니다.)


가족생활(AA)의 집단간의 평균 차이는

사원(1)-대리(2)

사원(1)-부장(5)

대리(2)-과장(3)

대리(2)-부장(5)

과장(3)-차장(4)

과장(3)-부장(5)

에서 평균의 차이가 있는 것으로 나타났습니다.

특히, 과장과 부장의 차이가 1.17668로 평균차이가 가장 크게 나타났습니다.


취미활동(AB)의 집단간의 평균 차이는

사원(1)-대리(2)

사원(1)-부장(5)

대리(2)-과장(3)

과장(3)-부장(5)

차장(4)-부장(5)

에서 평균의 차이가 있는 것으로 나타났습니다.

특히, 사원과 부장의 차이가 1.27500로 평균차이가 가장 크게 나타났습니다.



참고로 분산분석표를 통해 집단간의 차이가 있을 것으로 예상했는데, '사후검정'에서는 그 차이를 확인하지 못하는 경우가 종종 있습니다.

이런 경우는 분석방법을 달리해서 다시 일원배치분석을 실행합니다.

1) 등분산을 가정한 경우에 평균차이 결과를 확인하지 못했다면 Tukey방법으로 다시 해봅니다.

2) 등분산을 가정하지 않은 경우에 평균차이 결과를 확인하지 못했다면 Games-Howell방법으로 다시 해봅니다.




논문에 결과를 작성할 때는 아래와 같이 작성합니다.




출력결과(뷰어파일)가 아래와 같이 저장되어 있으면 성공입니다.


출력결과(ANOVA).spv








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