SPSS 독립 표본 T 검정 분석 방법 및 해석 / Independent-Samples T Test

SPSS 독립 표본 T 검정 (Independent t test)

목차
1. 독립 T 검정
2. 분석방법
3. 결과해석
    - Levene 등분산 검정
    -  p값
    - 95% 신뢰구간
    - 효과크기 (Cohen's d)

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독립 T 검정 (Independent t test)

※ 서로 다른 2개의 집단 간의 평균을 비교한다.
 e.g) 실험군(운동 O)과 대조군(운동 X) 중재 후 엉덩관절 폄 관절가동범위 변화 그룹별 비교

 

기본조건

• 변수
  - 독립변수: 질적변수 (명목척도)
  - 종속변수: 양적변수 (비척도, 등간척도)
• 두 집단이 서로 독립적이어야 한다.
• 두 집단이 모두 정규분포여야 한다.
• 두 집단의 분산이 모두 동일해야 한다.
  - Levene 등분산 검정 결과에 따라서 확인해야 하는 결괏값이 달라진다.

가설검증
 - 영가설 : 실험군과 대조군의 중재 후 관절가동범위는 서로 차이가 없다 (p > 0.05).
 - 대립가설 : 실험군과 대조군의 중재 후 관절가동범위에서 서로 유의미한 차이가 있다 (p ≤ 0.05).

 

분석 방법  

1. 검정위치

     분석 -> 평균 비교 -> 독립표본 T 검정

 

2. 검정 설정

     '검정 변수'에 종속변수 입력 -> '집단변수'에 독립변수 입력 ->
     '집단 정의' 클릭 -> '지정값 사용' or '절단점'에 입력 -> 계속 -> 확인

* 지정값 : 그룹의 남자 = 1, 여자=2 등 기존에 작성한 데이터값을 사용한다
* 절단점 : 고혈압 수축기 혈압 140 mmHg 등 연속형 변수로 입력된 데이터 중 특정 부분을 기준으로 그룹을 나눈다.

 

결과 해석

• Levene 등분산 검정
  - 유의확률(p) ≥ 0.05 : 영가설(서로 차이가 없음) 채택으로 등분산을 가정한다.
  - 유의확률(p) < 0.05 : 등분산을 가정하지 않는다.
  위 3개 종속변수 모두 p값이 0.05 이상이기 때문에 '등분산을 가정함'에 대한 결괏값을 확인한다
• T 검정 p값
  '유의확률(양측)' = p값
  - p ≤ 0.05 : 두 집단에 유의미한 차이가 있다.
  - p > 0.05 : 두 집단에 유의미한 차이가 없다.
  
• 95% 신뢰구간 (Confidence Interval)
  모집단이 실제로 포함될 것으로 예측되는 범위이다.
  - 하한 or 상한 = 0   :   p = 0.05
  - 하한 & 상한 = 마이너스(-) 값  OR  플러스(+) 값   :   p < 0.05
  - 하한 < 0 < 상한   :   p > 0.05

효과크기 (Cohen's d)
효과크기가 클수록 두 집단의 평균 차이가 크다.
수식 : (그룹 1의 평균값 - 그룹 2의 평균값) / 추정된 표준편차(Standardizer)
해석방법
 - 매우 작은 효과크기 : 0.2 미만
 - 작은 효과크기 : 0.2 이상
 - 중간 정도의 효과크기 : 0.5 이상
 - 큰 효과크기 : 0.8 이상
 - 매우 큰 효과크기 : 1.5 이상

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첨부파일

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관련 참고자료
  Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). New York: Routledge. doi: 10.4324/9780203771587
  Hazra, A. (2017). Using the confidence interval confidently. Journal of Thoracic Disease, 9(10), 4125–4130. doi: 10.21037/jtd.2017.09.14

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