SPSS를 이용한 통계 분석_T-test(대응표본)

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.

• 대응표본T-test는 하나의 모집단에서 얻게되는 두 개의 수치를 비교하는 분석입니다. 대표적으로 만족도 혹은 인식도의 차이가 있는지, 효과에 대한 전후의 차이가 유의미한 차이인지 검정할때 사용됩니다.
• 앞의 독립표본 T-test에서는 등분산 검정을 실행하였지만 대응표본 T-test에서는 하나의 집단에서의 평균비교이기에 등분산 검정의 과정은 필요없습니다.
• Flow
  
  1. 귀무가설과 대립가설을 세웁니다. 
     • 귀무가설 : 처리 전과 후의 차이가 없다 , 대립가설: 처리 전과 후의 차이가 있다
  2. 정규분포를 가정합니다.(X1,X2는 동일한 대상입니다.)
     • X1,X2가 정규분포를 따른다면, (X1-X2)표본분포도 정규분포를 따릅니다. (정규분포를 따르지 않더라도 중심극한정리에 의해 개체의 수를 충분히 크게 해서 평균을 구하면 표본평균의 분포는 근사적으로 정규분포를 따른다는 것을 확인할 수 있습니다.)

SPSS 실습 

SPSS Flow : 분석->평균비교->대응표본T검정

 변수1과 변수2에 전과후의 데이터를 넣어줍니다.

결과 확인

• 전과후의 표준오차가 계산이 되고, t=-4.95임을 확인 할 수 있습니다.
•  평균의 부호와 t값이 음수(-)로 나온것을 확인 할 수 있는데 이는 앞에서 변수1과변수2의 위치를 바꿔주면 부호가 바뀌게 됩니다.
•  유의확률은 0.000 이며 따라서 교육전과 후의 평균의차이가 0이 아니라고 말 할수있습니다.

         ->즉 처리 전후에 대하여 차이가 있다고 말 할 수있습니다.