SPSS[비모수] 크루스칼-왈리스 검정 (Kruskal-Wallis test)

SPSS[비모수] 크루스칼-왈리스 검정 (Kruskal-Wallis test)

목차
1. 크루스칼-왈리스 검정
2. 독립 K-표본
3. 독립표본

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1. 크루스칼-왈리스 검정

※ 일원배치 분산분석에 대응하는 비모수 검정이다.
    단일 종속변수에 대한 서로 다른 3개 이상의 집단 간의 평균 순위를 비교한다.

• 평균순위 : 단일 종속변수에 대한 각 집단의 측정값들을 순위로 나열했을 때의 평균순위이다.
• 변수
  - 독립변수: 질적변수(명목척도, 순서척도)
  - 종속변수: 질적변수(순서척도) & 양적변수(비척도, 등간척도)
• 3개 이상의 집단 중 하나라도 정규분포가 아닌 경우에 적용한다.

2. 독립 K-표본

분석방법

검정위치

분석 -> 비모수검정 -> 레거시 대화상자 -> K-독립표본

검정설정
'검정 변수'에 종속변수 입력  -> '집단변수'에 독립변수 입력 -> '범위지정' 클릭 및 집단에 대한 설정과 동일하게 입력 (그룹을 숫자 1~3 총 3개 그룹으로 설정한 경우 최솟값에 1, 최댓값에 3을 입력한다) -> '검정 유형'에서 'Kruskal-Wallis의 H' 선택 상태 유지 -> 확인
선택사항
'옵션' 클릭 -> '통계량'에서 '기술통계' 및 '사분위수' 클릭 -> 계속

결과해석

• 평균순위 : 3개 집단의 측정값들을 나열한 상태에 대한 각 집단의 평균순위값이다.

• 독립 K-표본 방법에는 사후분석이 없다.
  * 각 집단에 대한 사후분석을 별도로 시행해야 한다.
  * 반복측정 분산분석과 같은 종속변수별 분석은 해당하지 않는다.
• 근사 유의확률(p값)
  - p ≤ 0.05 : 3개 집단 중에서 1개 이상의 유의미한 차이가 있다.
  - p > 0.05 : 3개 집단 중에서 어떠한 유의미한 차이가 없다.

3. 독립표본

분석방법

검정위치
분석 -> 비모수검정 -> 독립표본

검정설정
'목적'부분에서 '집단 전체에서 분포 자동 비교' 클릭 상태 유지 -> '필드'로 이동

'사용자 정의 필드 할당 사용' 클릭 -> '검정 필드'에 종속변수 입력 -> '집단'에 독립변수 입력 -> '설정'으로 이동

'사용자 정의에 의한 검정' 체크 -> '집단 전체에서 분포 비교' 부분에서 'Kruskal-Wallis 일원배치 분산분석(K 표본) 체크 -> '다중비교' 부분에서 '모든 대응별' 클릭 상태 유지 -> 실행

결과해석

• 근사 유의확률 (p값)
  - p ≤ 0.05 : 3개 집단 중에서 1개 이상의 유의미한 차이가 있다.
  - p > 0.05 : 3개 집단 중에서 어떠한 유의미한 차이가 없다.
  

• Group 대응별 비교 (사후분석)
  ※ 3개 집단 중 어느 집단에서 유의미한 차이가 있었는지 확인한다.
• 조정된 유의확률 (p값)
  ※ Bonferroni 방법을 사용해서 다중 검정으로 인한 type 1 error를 수정한 p값이다.
  - p ≤ 0.05 : 3개 집단 중 선택된 2개 집단 사이에 유의미한 차이가 있다.
  - p > 0.05 : 3개 집단 중 선택된 2개 집단 사이에 유의미한 차이가 없다.

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첨부파일

SPSS 데이터 파일_ANOVA.sav

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