SPSS를 이용한 통계분석_ANOVA(이원분산분석)

통계분석에서 가장 대표적으로 사용되는 분석을 살펴보겠습니다. 통계분석을 하는 의미가 어떠한 차이와 효과가 존재할때 그 '차이'가 과연 의미가 있는 수치인지 아닌지를 객관적으로 증명하는 것이 목적이라고 생각합니다.

• 분산분석은 여러 집단 간의 평균을 비교하는 분석방법이며 앞에서 소개해 드렸던 독립표본 t-test의 확장판이라고 생각 할 수 있습니다. 아래의 분산분석은 이원분산분석입니다. 
  • t-test : 2집단의 평균 비교, ANOVA : 3집단 이상의 평균비교 
    • 일원분산분석 vs 이원분산분석
      • 주효과와 상호작용효과분석 :
        • 각각의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향 분석
        • 2개의 독립변수가 동시에 작용하여 종속변수에 미치는 영향 분석
      • 상호작용이 있는 경우 vs 없는 경우 : 
        • 상호작용이 없는 경우 꺾은선 그래프가 일정한 차이를 두고 서로 같은 모양으로 변하는 경우 2개의 요인들 간에 상호작용이 존재하지 않는 것으로 판단함
        • 상호작용이 있는 경우 꺾은선 그래프가 평행하지 않게 변하는 경우에는 상호작용효과가 있는 것으로 판단함
                                                                   

SPSS실습 

독립변수2개와 종속변수1개의 data를 준비합니다. 

분석 -> 일반선형모형 -> 일변량을 선택

독립변수는 모두 고정요인으로 이동! 

프로파일도표는 결과에 시각화자료를 제공해 주는 기능입니다. 매장규모와 위치에 대한 상호작용을 시각화로 나타내고싶다면 해당 옵션을 선택해야 합니다. 

 

사후분석도 가능한데, 이때 비교하고자 싶은 요인들을 사후검정변수에 위치시키고 대중적 지표인 Scheffe or Ducan을 선택하여 확인합니다. 둘 중 하나만 살펴보아도 무방합니다.

• 결과값을 살펴보면 개체 간 효과검정에서 F값과 유의확률의 결과로 독립변수간 상호작용이 존재함을 알 수 있습니다. 

• 사후분석 결과를 살펴보면 유의확률이 모두 0.05보다 작은것을 확인할 수 있고, 규모별 모두 유의한 차이가 존재함을 확인할 수 있습니다.

• 지리적, 규모별 변수에 대한 상호작용이 존재함을 위의 표에서 확인하였고, 이에 대한 상호작용의 정도를 시각화하여 나타낸 표 입니다. 
• 두 직선의 기울기가 규모에 따라, 지리적 위치에 따라 달라지는 것을 확인할 수 있습니다.