[조사분석]분산분석(F검증)을 통한 분석 사례

소개글

조사분석 방법중 분산분석(F검증)을 사용하여 분석하고자 하는 조사 결과를 적용시킨 사례입니다.
도시간 노인복지 만족도 조사 내용을 분산분석(F검증) 기법으로 분석할 경우...

목차

1. 분산분석이 의의와 활영

2. 분산분석에서의 가설의 설계

3. F값의 계산
1) 집단간 편차제곱의 합과 집단내 편차제곱의 합
2) 편차제곱의 평균
3) F값(F-ratio)의 계산

4. F-분포를 이용한 가설검증
1) F-분포(distribution)
2) F-검증과 해석

본문내용

1. 분산분석의 의의와 활용
우리나라 대도시와 일반도시, 그리고 농촌간에 노인복지 만족도의 차이가 있는지 알고 싶다는 것을 전제로 하자. 이는 지역간 사회복지사업에 꼭 필요한 정보가 될 수 있을 것이다. 이렇게 세집단간에 노인복지 만족도의 평균의 차이가 나는지를 분석하려면, 분산분석, 즉 F-검증이 유용한 수단이 된다.
* 분산분석(F-검증)의 정의
분산분석은 세집단 이상의 검증에 주로 쓰이며, 독립변인을 명목척도로 하고 종속변인이 서열척도 이상일 때 쓰인다. 물론 두 개의 집단일 때도 F-검증을 사용할 수 있다. 분산분석의 검증에는 F-분포를 이용하므로 F-검증이라고도 하고, 영어표기의 두문자를 따서 ANOVA라고도 한다. 분산분석에는 여러 종류가 있는데, 독립변수가 하나일 때는 일원분산분석(one-way analysis of variance), 독립변수가 둘일 때는 이원분산분석(two-way analysis of variance), 셋 이상일 때는 다원분산분석(factorial design)이라 한다. 여기서는 가장 간단한 일원분산분석을 다룬다.
2. 분산분석에서의 가설의 설계
앞에서 든 대도시와 중도시 그리고 소도시에 노인복지 만족도의 차이가 있는지를 알고 싶다고 하자. 그러면 귀무가설은 다음과 같이 세울 수 있다.
귀무가설이 의미하는 바는 대도시, 중도시, 그리고 소도시간에 노인복지 만족도의 차이가 유의미하지 않다는 것이다. 이 귀무가설을 검증하는 것이 바로 분산분석이 할 일이다.
EX) 인구 50만이상의 대도시 10곳, 20만에서 50만사이의 중도시 20곳, 20만 이하의 소도시 30곳을 표본으로 선택했다고 하고, 이들의 노인복지 만족도의 차이를 가지고 비교해 보자. 이들 전체도시들의 노인복지 만족도의 평균이 80%라고 하고, 대도시만의 노인복지 만족도 평균이 90%, 중도시는 80%, 소도시는 70%이라고 가정한다.
이들 세도시 유형의 집단간의 변동량을 표현하면 각각의 집단간의 노인복지 만족도의 차이 즉, 분산이 발생할 것이다.

참고 자료

없음