SS = Sum of Squares (제곱합 or 변동. 관측치와 평균의 편차 제곱하여 모두 합한 것)
df = Degree of Freedom (자유도)
MS = Mean Squares (= SS/DF, 평균제곱) 추정분산이 됩니다.
| 제곱합 | 자유도 | 평균제곱 | 검정통계량 | |||
| 변인 | SS | df | MS | F | p | |
| 사전 코티졸 | 0.138 | 1 | 0.138 | 51.866 | .000 | |
| 군 분류 | 0.022 | 1 | 0.022 | 8.173 | .006 | |
| 오차(Error) | 0.147 | 55 | 0.003 | |||
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출처 : 우수명의 SPSS 293p
* 공변량 분석(ANCOVA) : 사후값의 분석에서 사전값을 통제한 후 사용해야 한다. 공변량 분석을 사용하는 것이 더 정확하다.
실험군을 무작위 할당하는 것이 불가능하여 유사실험설계를 사용할 수 밖에 없는 경우가 있다.
현실적으로 유사실험설계 연구에서 대상자를 집단에 무작위로 할당할 수 없기 때문에 사전값을 공변수로 설정하여 공변량 처리하여 보정하여 검정하는 공분산 분석을 실시하였다.
실험군과 대조군 간에 실험 전 집단 간에 이미 존재하고 있던 차이를 조정하여 실험적 처치(교육 프로그램 제공) 효과를 정확하게 측정하도록 하는 기법인 공분산 분석(Analysis of covariance, ANCOVA)를 실시하였다. 각 도구의 사전값을 공변량 처리하여 보정하여 검정하는 공분산 분석을 실시하였다.
https://rpackage.blogspot.com/2021/10/one-way-univariate-glm-spss.html
일원배치 일변량 일반선형모형 (one-way univariate GLM) - SPSS
논문작성을 위한 통계 따라잡기(R 패키지, SPSS, SAS, 파이썬)
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F값을 구하는 게 분산분석이다.
F값은 영가설을 기각하느냐, 인정하느냐를 최종적으로 결정하는 기준이다.
집단간 분산이 크다 = 집단간 평균 차이가 크다.
일변량 분산부석 -> '개체 간 효과 검정' -> 군분류(실험군과 대조군의 사전&사후)
'시간과 군의 교호작용'(상호작용)이 있는가?
내 연구에서는
1. 코티졸 : 전-후
2. 주관적 불편감 : 전-후
3. 불안 : 전-후
4. PANAS : 전-후
결과 해설)
1. 사전 동질성 검증
실험군과 통제군의 코티졸, 주관적 불편감, 불안, PANAS 점수가 교육 프로그램에 참여하기 전에 동질한 집단인지 검증하기 위하여 각 변인의 사전 점수를 독립표본 t검정으로 검증한 결과는 Table 와 같다. 코티졸(F= , p>.05)에서 집단 간 유의한 차이가 나타나 등분산을 이루지 못했으며, 불안( )은 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않아 등분산을 이루는 것으로 나타났다.
2. 프로그램의 효과
1) 코티졸, 주관적 불편감, 불안, PANAS의 집단 간 차이
심리지원 교육 프로그램이 심리적 안정에 도움이 되었는지 확인하기 위하여 실험군과 대조군의 각 변인별 평균과 표준편자, 사전값을 통제한 보정 점수의 평균과 표준편차를 구하였다. 심리지원 교육 프로그램의 효과를 알아보기 위해 각 변인의 사전값을 공변인으로 하여 집단별 사후 점수를 비교하는 공분산 분석(ANCOVA)의 결과는 Tabla 과 같다.
실험군의 사전 코티졸 보정 평균은 0(0.), 사후 코티졸 보정 평균은 0(0.)이며, 사전 코티졸의 영향을 통제한 후 교정된 사후 코티졸의 유의성을 검증한 결과 F = 00으로 교육 프로그램 참여에 따라 유의한 차이(p=.003)가 있었다.
* 산점도 그래프 확인
5. 산점도(scatter plot)
산점도는 두 변수의 순서쌍에 대한 선점 $(X_1, Y_1), (X_2 Y_2) \cdots (X_n, Y_n)$을 평면에 작성한 그래프이다. ----- ## SPSS 작성 다…
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