두 집단의 평균을 비교 분석하고 싶을 때가 있습니다

예를 들어 남성과 여성의 평균을 비교한다든지, 중간고사와 기말고사를 비교한다는지

이렇게 A집단과 B집단의 평균을 비교하는 방법이 T-test입니다.


T-test는 2가지가 있습니다.

1) 남성과 여성처럼 다른 두 집단의 평균차이를 검증하는 독립표본 t-test

2) 한 반의 중간고사와 기말고사처럼 동일집단에게서 측정된 두 표본에서 측정된 두 변수 값의 평균차이를 검증하는 대응표본 t-test



참고로 직급이나 지역과 같은 세 집단 이상의 평균을 비교분석하고 싶다면, One-Way-Anova 분석을 하면 됩니다.

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


rawdata5(sample).sav




※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.


1) 독립표본 T-test : 남자와 여자의 여가만족(가족생활(AA)/취미활동(AB)/자기계발(AC))의 평균차이 검증


위에 첨부된 파일을 열어 데이터편집기를 보면, D1에는 성별이 AA~AC까지는 여가만족 하위요인들의 값이 있습니다.



메뉴에서 [분석-평균비교-독립표본 T검정]을 선택합니다.



독립표본 T 검정 팝업창에서

집단변수에는 D1(성별)을, 검정변수에는 AA(가족생활), AB(취미활동), AC(자기계발)을 설정합니다.




집단정의를 클릭한 후, 집단1에는 '남'을 집단2에는 '여'를 입력합니다.

이후, [계속]과 [확인]을 클릭하여 분석을 실행합니다.




독립표본 T-test 검정의 분석결과가 뷰어에 추가되었습니다.



남자는 125명이고 여자는 75명입니다. 각 집단의 평균과 표준편차 밒 평균의 표준오차를 확인할 수 있습니다.



독립표본 검정표를 보면 '등분산이 가정됨'과 '등분산이 가정되지 않음'이 있습니다.

어느것을 기준으로 할지는 Levene의 유의확률에 따라 달라집니다.

유의확률이 0.05보다 큰 AA(.158>.05)와 AB(.451>.05)는 '등분산이 가정됨'을 기준으로, 유의확률이 0.05보다 작은 AC(.002<.05)는 '등분산이 가정되지 않음'을 기준으로 합니다.


t값의 유의확률이 0.05보다 작아야 남성과 여성 두 집단의 평균차이가 유의미한데

각각 .824, .826, .152로 모두 0.05보다 크기 때문에 성별에 따른 평균차이는 유의미하지 않다고 할 수 있습니다.


논문에 결과를 작성할 때는 아래와 같이 작성합니다.






2) 대응표본 T-test : 동일집단의 실험전과 실험후 평균차이 검증


데이터편집기를 보면, 우측 맨 끝에 실험전과 실험후 값이 있습니다.



메뉴에서 [분석-평균비교-대응표본 T검정]을 선택합니다.



팝업창에서 대응변수에 비교할 실험전과 실험후 2변수를 설정합니다.



[확인] 버튼을 클릭하여 분석을 실행합니다.



분석결과가 뷰어에 추가되었습니다.



실험전과 실험후의 평균과 표준편차를 확인할 수 있습니다.



실험전과 실험후 두 변수의 상관관계는 .315로 상관관계가 높지는 앞음을 알 수 있습니다.



대응표본 검정표를 보면 t값은 8.065로 ±1.96보다 크고, 유의확률은 .000으로 0.05보다 작으므로 실험전과 실험후의 평균은 통계적 유의수준 하에서 차이가 있는 것으로 나타났습니다.

결과적으로 실험은 측정된 변수값을 감소시켰다고 해석할 수 있습니다.


논문에 결과를 작성할 때는 아래와 같이 작성합니다.



출력결과(뷰어파일)가 아래와 같이 저장되어 있으면 성공입니다.


출력결과(t-test).spv







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