SPSS 대응 표본 T 검정 분석 방법 및 해석 / Paired-Samples T Test

SPSS 대응 표본 T 검정 (Paired t test)

목차
1. 대응 표본 T 검정
2. 분석방법
3. 결과해석
   - 대응표본 상관계수
   - T 검정 p값
   - 95% 신뢰구간
   - 효과크기 (Cohen's d)

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대응 표본 T 검정

※ 동일한 1개 집단의 변수 2개(전•후 평균)를 비교한다.
 e.g) 운동을 적용한 그룹의 '중재 전'과 '중재 후' 엉덩관절 폄 관절가동범위 변화를 비교한다.

 

기본조건

• 변수
  - 종속변수 : 양적변수 (비척도, 등간척도)
• 동일한 집단이어야 한다.
• 종석변수의 데이터가 정규분포여야 한다.

가설검증
 - 귀무가설 : 중재 전과 중재 후의 관절가동범위는 서로 차이가 없다 (p > 0.05).
 - 대립가설 : 중재 전과 중재 후의 관절가동범위에서 유의미한 차이가 있다 (p ≤ 0.05).

 

분석 방법

1. 검정 위치
    분석 -> 평균비교 -> 대응표본 T 검정

 

2. 검정 설정
     '대응 변수'에 종속변수 입력 -> 확인
     ※ 기타 설정은 기본값을 유지한다.

 

결과 해석

• 대응표본 상관계수
  2개의 종속변수 간의 상관관계를 확인한다.
   - 전•후 값 비교의 경우 크게 중요하지 않다.
  해석방법(정확한 수치에 대해서는 각 연구마다 조금씩 다름)
   - |0.90~1.00| : 매우 높은 상관관계
   - |0.70~0.89| : 높은 상관관계
   - |0.40~0.69| : 중간 정도의 상관관계
   - |0.10~0.39| : 낮은 상관관계
   - |0.00~0.09| : 매우 낮은 상관관계
  ※ 물리치료학 연구에서는 주로 최소한 0.5 이상이 되었을 때 어느 정도 상관관계가 있다고 한다.
  
  

  

• T 검정 p값
  '유의확률(양측)' = p값
  - p ≤ 0.05 : 두 변수에 유의미한 차이가 있다.
  - p > 0.05 : 두 변수에 유의미한 차이가 없다.
• 95% 신뢰구간 (Confidence Interval)
  모집단이 실제로 포함될 것으로 예측되는 범위
  - 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 변수의 평균 차이가 크다.
  수식 : (변수 1의 평균값 - 변수 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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첨부 파일

SPSS 데이터 파일_대응표본t.sav

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관련 참고 자료

  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
  Schober, P., Boer, C., & Schwarte, L. A. (2018). Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation. Anesthesia & Analgesia, 126(5), 1763–1768. doi: 10.1213/ANE.0000000000002864

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