[SPSS통계분석 기초] 독립표본 T-Test(해석)

1. 독립표본 t-test

1) 정의

독립표본 t-검정(Independent sample t-test)은 두 집단 간 평균치의 차이를 비교하는 통계 검정 방법입니다. 독립표본이란, 모집단에서 표본을 추출할 때 비교하려는 두 표본 간에 서로 영향을 받지 않고, 독립적으로 추출된 표본으로 한 집단의 측정치가 또 다른 집단의 측정치에 영향을 미치지 않는 독립성이 보장된 자료를 의미합니다. 독립변수는 범주형 자료, 종속변수는 연속형 자료인 경우에 활용합니다.

 

2) 가설 설정

성별에 따라 우울 정도에 차이가 있는지 검정하고자 한다면, 성별은 남성과 여성으로 분류되는 범주형 자료이고, 우울 정도는 연속형 자료입니다. 성별에 따른 우울 정도에 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t-검정을 실시합니다.

 

① 가설 : 독립변수(범주형)에 따라 종속변수(연속형)는 유의한 차이가 있다.

② 귀무가설 : 성별에 따라 우울 정도는 유의한 차이가 없다.

③ 대립가설 : 성별에 따라 우울 정도는 유의한 차이가 있다.

 

 

 

 

 

 

3) 독립표본 t-test

① 메뉴를 선택합니다.

 

② '집단변수' 입력칸에 독립변수인 성별을, '검정 변수' 입력칸에 종속변수인 우울을 지정합니다.

③ '집단변수'인 성별이 뒤에 괄호가 생기면서 괄호 안이 ? ?라고 나타납니다. 성별을 한 번 클릭하고, '집단 정의'를 클릭합니다.

④ 성별을 코딩할 때 1, 2라고 입력하였다면, 집단 1, 집단 2에 1과 2라고 입력합니다(만약 0, 1로 입력하였다면, 0과 1을 입력합니다.).

⑤ 본 데이터에서는 성별을 남성을 1, 여성을 2로 지정하였기에 집단 1에 1을, 집단 2에 2를 입력하고, '계속'을 클릭합니다.

 

⑥ '확인'을 클릭합니다.

⑦ '집단통계량'과 '독립표본 검정'이 출력됩니다.

⑧ 독립표본 t-검정은 Levene의 등분산 검정을 먼저 봐야합니다. Levene의 등분산 검정에서 '유의확률'이 .05 이상일 경우 위의 칸(등분산을 가정함)을, .05 이하일 경우 아래의 칸(등분산을 가정하지 않음)을 봅니다.

⑨ 본 결과에서는 Levene의 등분산 검증의 유의확률이 .05보다 크기 때문에 등분산을 가정하며, 위의 칸을 보면 됩니다.

⑩ 이제 T 검정에 대한 유의확률을 봅니다. Levene의 등분산 검정에서 등분산을 가정하므로 두 개의 유의확률 중 위의 유의확률을 봅니다. p값이 .559로 .05보다 크기 때문에 통계적으로 유의한 차이가 없습니다.

⑪ 결과표를 작성하고, 결과에 대해 해석을 적어줍니다. 표본수, 평균, 표준편차는 출력된 집단통계량을 참고해서 적습니다.

남성과 여성의 우울 정도는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p=.559).

⑫ 만약 차이가 있었다는 가정 하에 해석을 적어보겠습니다.

남성과 여성의 우울 정도는 남성이 1.87로 여성의 1.82보다 통계적으로 유의하게 높았다(p<.01).

⑬ 하지만 독립표본 t-검정 또는 일원배치 분산분석 등의 평균치를 비교하는 분석들의 결과는 단일적으로 쓰여지기 보다는 다른 분석과 함께 쓰여지는 경우도 많습니다.