SPSS 활용 실습

국어 0.733 > 0.05 등분산 가정이 성립됨

국어 유의 확률 남녀 차이가 유의함

영어는 등분산 가정이 가정되지 않음. 웰치 아스핀 검정을 하였다고 서술하면 됨. (다른 것은 동일하나 자유도가 차이남) 남녀 차이 유의하지 않음

Mean 함수를 쓰면 결측치를 다른 측정치의 평균으로 대체함

등분산 가정 성립 0.739로 0.05보다 크므로 통계적으로 유의한 차이가 없다라는 것을 확인

통계적으로 유의한 차이가 있음

 

 

 

 

SPSS 실습 3

(어떤 지역간의 차이가 유의한지 알 수 없음)

 

국어 영어 수학 지역별 점수가 차이가 있다.

 

 

0.05를 기준으로 유의확률이 더 크면 성립됨.

 

사후검정 결과표

0.008이면 유의하다

scheffe검증에서는 0.05보다 작은 광역시와 읍면지역만 유의하다

 

동질성 유의함

.000으로 유의함

 

유의도가 낮아 검증 안됨

정규분포를 이루지 못하면 승수 변환으로 정규분포로 바꾸어주어야 함

0>1로 변환 및 함수를 통해 로그가구소득 변수 만들어줌

동질성 검정 유의확률 0.916임

지역간 유의한 차이 있음

 

 

이원변량분석1

 

지역*공학여부 = 상호작용 여부 특정지역에서는 남녀공학의 점수가 훨씬 높고 다른 곳은 아님

지역에 따른효과 – 0.05보다 크므로 유의한 상호작용 효과가 없다.

 

이원변량분석2

.001로 유의한 상호작용

독립표본 T검증

1원변량분석

2원변량분석 > 상호작용 항의 영향까지 알 수 있으므로 두 가지 방법에 비해 얻을 수 있는 것이 많음.

이원변량 도표를 통해 상호작용을 살펴볼 수 잇음

상호작용 확인 가능

 

 

상관분석

약한 상관

 

단순회귀분석

사전검사는 태도를 유의하게 예측할 수 없음

 

주당 25시간 넘는 학생이 있으면 제외/ 포함 둘다 계산하고 차이를 확인해 보는 것을 권장함

계수: 회기분석표

유의한 예측력을 보임 (즉, 수학사교육 시간1시간 증가시 수학 점수가 평균적으로 2.43증가함)

 

사후 검증

 

 

 

중다회귀분석 (실습5)

13.8%정도 설명 가능

유의 확률이 0.000이므로 유의

여학생이 더 높고, 태도 좋으면 더 높음

잔차분석

x:표준화 확률 y:표준화 잔차

 

계수a
모형		비표준화 계수		표준화 계수	t	유의확률	공선성 통계량
		B	표준오차	베타			공차	VIF
1	(상수)	13.602	5.133		2.650	.008
	국어수업태도	1.620	.261	.286	6.199	.000	.746	1.341
	국어수업분위기	1.019	.524	.086	1.945	.052	.804	1.244
	국어교사평가	-.070	.193	-.017	-.365	.715	.713	1.402
	여학생	4.895	1.733	.117	2.824	.005	.926	1.080
	특별시더미1	5.706	2.860	.105	1.996	.047	.570	1.753
	광역시더미1	9.336	2.470	.220	3.780	.000	.468	2.138
	중소도시더미1	5.721	2.606	.121	2.196	.029	.523	1.912
a. 종속변수: 국어성적

 

0.05 이하로 유의하다! 읍면지역 대비로 특별시 / 광역시 / 중소도시 속하면 국어성적이 유의하게 높다