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목차

1. 빈도분석
2. 교차분석 결과표
3. 검증
4. 분산분석
5. 계획비교
6. 반복측정 설계

본문내용

▣ 왼쪽박스 변수들 중 빈도분석을 할 변수들만 오른쪽 박스에 옮긴 후 통계량을 눌러 체크→도표를 눌러 원하는 도표를 선택(원도표, 도표화 값은 빈도로 체크)→형식을 눌러 변수값 오름차순(A) 변수들 비교(C)
▣ 연령과 재직기간의 평균값만 실제 논문이나 보고서에 사용하고, 성별, 계급, 교육수준 등은 명명척도나 서열척도에 불과하므로 평균값이 무의미하기 때문에 빈도표에 나타난 자료를 사용한다.
▣ 결측:입력을 잘못한 값, 시스템 결측값:설문지에 응답을 하지 않았거나 입력하지 않은 경우

<중 략>

분산분석:F검증은 세 집단 이상의 평균차이 검증에 주로 활용. t검증은 t분포를 이용, 반면에 F검증은 F분포를 이용하여 검증과정에서 분산을 비교분석하므로 분산분석이라고도 한다.
▶전체 자유도는 피험자수(N)-1
▶집단간 자유도는 집단수-1
▶집단내 자유도는 피험자수(N)-1
▣ 정상성 가정:전집 평균을 중심으로 정상분포를 나타낸다고 가정

변량 동질성 가정:각 전집이 동일한 변량을 가지고 있다는 가정
관찰 독립성 가정:관찰이 상호간에 모두 독립적이라는 가정
→실험 처치를 받은 두 관찰에 있어서 한 관찰값이 처치 평균으로부터 상대적으로 어디에 위치하는지를 아는 것이 다른 관찰값에 대해서 아무 것도 알려주는 것이 없다는 가정(만일 참가자가 속임수를 써서 다른 참가자 것을 베끼거나 서로 답을 주고 받는다면 이 가정은 위배될 수 있음)

<중 략>

반복측정 설계:각 피험자당 2개 이상의 측정치. 2개 이상의 측정치라는 점에서 MANOVA와 유사하지만 MANOVA는 질적으로 다른 측정치(반응시간, 오류)를 사용
예) 주의단서 유무(단서/비단서)에 따라서 스트룹 간섭량이 다른가?
피험자간 설계:서로 다른 참가자들이 서로 다른 처치 수준에 참가하는 설계
독립변수가 둘 이상이면 Factorial Design
피험자내 설계:각 참가자가 독립변수의 모든 수준에 참가하는 설계

참고 자료

없음