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지난시간 위와 같이 타당도와 신뢰도 검사를 통해 불필요한 문항의 변수를 제거하여, 요인을 정화하였습니다.

다음에 이어질 회귀분석이나 평균차이검정 등 추가적인 분석을 위해 변수계산을 해야합니다.

변수계산은 쉽게 말해,

낱개의 문항단위에서 문항 묶음인 변인단위로 넘어가는 과정으로 생각할 수 있습니다.

방법은 간단하게 문항들의 평균을 구하면 됩니다.

단순하지만 평균을 계산하는 과정에서 실수가 있으면,

이후의 통계분석이 잘못 계산되므로, 수식에 이상이 없는지 꼼꼼하게 체크해야 합니다.

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

rawdata(sample).sav

※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.

위에 첨부된 파일을 열어보면, 데이터편집기에 데이터들이 저장되어 있습니다.

메뉴에서 [변수 계산]을 선택합니다.

먼저, CA(가족활동 만족)을 변수 계산합니다.

전체 8문항(CA01 ~ CA08)중에, 지난시간 타당도가 낮아서 제외되었던 4문항(CA03, CA04, CA05, CA06)을 제외한

나머지 4문항(CA01, CA02, CA07, CA08)의 평균이 CA(가족활동 만족)의 대푯값이 됩니다.

좌측 상단 대상변수 입력칸에 CA를 입력하고,

우측 상단 숫자표현 입력칸에 CA 평균을 구하는 공식인 (CA01 + CA02 + CA07 + CA08)/4 를 입력한 후

[확인]을 클릭하여, 새로운 변수인 CA를 생성합니다.

뷰어파일에 새로운 변수인 CA가 생성되었음이 공식과 함꼐 기록(log)됩니다.

변수 계산과정은 논문에 작성하지 않으므로, 이 기록은 지워도 됩니다.

데이터 편집화면의 우측끝에 CA 데이터 열이 새로 생성되었음을 확인할 수 있습니다.

CB도 변수 계산합니다.(수식이 틀리지 않도록 주의해야 합니다.)

CC도 변수 계산합니다.(SPSS보다 엑셀이 편리한 분은 엑셀 raw-data에서 Average 함수를 사용하여 변수 계산을 한 후 그 값을 SPSS로 불러와도 됩니다.)

이렇게 CA, CB, CC를 변수 계산하였습니다.

다른 하위요인인 AA와 AB, AC, BA도 변수계산을 해주어야 합니다.

SPSS 데이터파일을 저장합니다.

아래 첨부파일과 같은 SPSS 파일이 저장되어 있으면 성공입니다.

rawdata2(sample).sav

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