R STUDIO 그룹 분할 및 변수 설정 / dplyr목차그룹 분할변수 설정(1) 데이터셋의 그룹 분할※ 데이터셋 내의 그룹 중 일부만 추출해서 새로운 데이터셋을 만든다.Code : 새로운 데이터셋 명칭 데이터셋 명칭%>% filter(그룹변수 명칭==추출하는 그룹의 명칭) filter() : 조건에 맞는 행들을 선택한다.e.g) G1df % filter(Group==1) -> df의 Group 변수 중 1에 해당하는 행만 추출해서 G1df로 새로운 데이터셋을 생성한다.(2) 변수 설정※ 데이터셋 내의 열 중 하나를 선택해서 변수로 저장한다.Code :저장할 변수 명칭 명칭$데이터셋 내의 변수 명칭)e.g) V1G1 -> G1df 내의 Value1 값을 선택해서 V1G1로 저장한다.2024.05.10..

R studio에서 Excel 파일 불러오기목차엑셀 데이터 작성 방법R에서 엑셀 데이터 불러오기(1) R 활용을 위해 엑셀에서 데이터 작성하는 방법※ 전반적인 데이터 작성은 SPSS와 동일하다2024.03.01 - [SPSS] - Excel 데이터 작성 및 SPSS에서 Excel 불러오기A:B 열 : 순번 및 대상자 이름 등 각 대상자의 데이터가 섞이지 않도록 할 수 있는 부분이 필요하다.C 열 : 그룹별 비교를 위해 각 그룹을 숫자로 지정한다(e.g. 남자=1, 여자=2).D:L 열 : 측정된 실험 데이터의 변수 이름을 간략하게 입력한다(e.g. ROM_pre, ROM_post).(2) R studio에서 엑셀 데이터 불러오기1. 엑셀 파일 불러오기    File -> Import Dataset -> ..

SPSS[비모수] 크루스칼-왈리스 검정 (Kruskal-Wallis test) 목차 1. 크루스칼-왈리스 검정 2. 독립 K-표본 3. 독립표본 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 -..

SPSS[비모수] 윌콕슨 쌍대비교 검정 (Wilcoxon Matched-Pairs test) 목차 1. 윌콕슨 쌍대비교 검정 2. 대응 2-표본 3. 대응표본 1. 윌콕슨 쌍대비교 검정 (윌콕슨 부호순위 검정) ※ 대응 표본 T 검정에 대응하는 비모수 검정이다 동일한 집단 내에서 2회 측정된 값에 대한 평균 순위를 비교한다. e.g) 집단 내 전후비교 or 동일 집단에 시간차를 두고 2개의 중재를 적용한 경우 등 평균 순위 : 2개 측정값의 차이를 나열한 후 아래와 같이 절댓값을 기준으로 순위를 나열했을 때, 음(-)과 양(+)에 대한 각각의 평균 순위값이다. 변수 - 질적변수(순서척도) & 양적변수(비척도, 등간척도) 두 측정값 중 하나라도 정규분포가 아닌 경우에 적용한다 2. 대응 2-표본 분석방법 ..

SPSS[비모수] 맨-휘트니 검정 (Mann-Whitney test) 목차 1. 맨-휘트니 검정 2. 독립 2-표본 3. 독립표본 1. 맨-휘트니 U 검정(=Wilcoxon Rank-Sum test) ※ 독립 표본 T 검정에 대응하는 비모수 검정이다 서로 다른 2개의 집단 간의 평균 순위를 비교한다. 평균순위 : 2개 그룹의 값을 합친 후 아래와 같이 순위로 나열했을 때, 각 그룹의 평균 순위값이다. 변수 - 독립변수 : 질적변수(명목척도, 순서척도) - 종속변수 : 질적변수(순서척도) & 양적변수(비척도, 등간척도) 두 집단 중 하나라도 정규분포가 아닌 경우에 적용한다 2. 독립 2-표본 분석방법 검정위치 분석 -> 비모수검정 -> 레거시 대화상자 -> 2-독립표본 검정설정 '검정 변수'에 종속변수 입..

SPSS TIP 목차 1. 값 레이블 2. 데이터 분할 - 파일분할 - 다른 변수로 코딩변경 - 케이스 선택 3. 역문항 1. 값 레이블 그룹 등에 적용되는 명목척도 및 순서척도의 값을 성별과 상중하 등 본래의 이름으로 확인할 수 있도록 값에 레이블을 추가하는 것이다. e.g) 성별(남자=1, 여자=2), 운동유형(PNF=1, 스트레칭=2, 중재 X=3) ※ 하단의 '변수보기'에서 값 부분을 클릭 -> '기준값'에 숫자로 변환한 값을 입력 -> '레이블'에 각 값에 맞는 본래 이름 입력 -> '추가' 클릭 -> '확인' 클릭 ※ '확장'과 '창' 사이 아래에 있는 값 레이블을 클릭하면 값에 레이블이 반영된 결과를 확인할 수 있다. ※ 값 레이블 설정 시 분석 결과에서 값이 아닌 레이블로 결괏값이 나온다...

SPSS 급내상관계수 신뢰도 분석 (Intraclass Correlation Coefficient) 목차 1. 신뢰도 - 상관관계와 신뢰도의 차이 - 상대 신뢰도 2. 급내상관계수 - 급내상관계수 모델 - 일치도와 절대 합치도의 차이 - 일치도와 피어슨 상관분석의 차이 - 분석방법 - 결과해석 1. 신뢰도 (Reliability) ※ 2번 이상 측정했을 때 측정값이 일정한지 확인하기 위한 방법이다. e.g) 관절가동범위 측정 시 2명의 연구자가 따로 측정하여 측정자 간 신뢰도를 확인한다. 상관관계와 신뢰도의 차이 상관관계는 즉 변수 1이 증가할 때 변수 2가 같이 증가하거나 반대로 감소하는 '경향'에 대한 것이다. 신뢰도는 2번 이상 측정 시 경향이 아닌 동일한 값이 나오는 '일관성'에 대한 것이다. 상..

SPSS[비모수] 크론바흐 알파 신뢰도 분석 (Cronbach's α Coefficient) 목차 1. 신뢰도 - 상관관계와 신뢰도의 차이 - 상대 신뢰도 2. 크론바흐 알파 계수 - 분석방법 - 결과해석 1. 신뢰도 (Reliability) ※ 2번 이상 측정했을 때 측정값이 일정한지 확인하기 위한 방법이다. e.g) 관절가동범위 측정 시 2명의 연구자가 따로 측정하여 측정자 간 신뢰도를 확인한다. 상관관계와 신뢰도의 차이 상관관계는 즉 변수 1이 증가할 때 변수 2가 같이 증가하거나 반대로 감소하는 '경향'에 대한 것이다. 신뢰도는 2번 이상 측정 시 경향이 아닌 동일한 값이 나오는 '일관성'에 대한 것이다. 상대 신뢰도 (Relative Reliability) ※ 실험과 같이 특정 조건에서 수집된 ..

SPSS 반복측정 분산분석 (Repeated measures ANOVA) 목차 1. 반복측정 분산분석 2. 분석방법 - 대비 - 사후검정 3. 결과해석 반복측정 분산분석 (Repeated measures ANOVA) ※ 3개 이상의 집단 간의 전후 차이를 비교하는 경우 OR 1개 이상의 집단이 3회 이상 측정을 한 경우 e.g.1) 실험군 1(PNF)과 실험군 2(스트레칭), 대조군(중재 X) 3개 그룹의 각 중재 전후 엉덩관절 굽힘 관절가동범위 변화에 대한 그룹별 및 전후 비교 e.g.1) 실험군 1(PNF)과 대조군(중재 X) 2개 그룹의 중재 전후 및 중재 후 1개월 후 엉덩관절 굽힘 관절가동범위 변화에 대한 그룹별 및 측정 시기별 비교 - 독립변수 : 운동 유형 (PNF & 스트레칭 & 중재 X)..

SPSS 분산분석 사후검정 (Post-hoc) 목차 1. 등분산이 가정된 경우 2. 등분산이 가정되지 않은 경우 용어 정리 검정력 : 검정력이 높을수록 실제로 발생한 차이를 더 잘 감지할 수 있다. 보수적인 검정방법 : 제1종 오류를 최소화하는 것이다. - 제1종 오류 : 실제로는 차이가 없지만, 차이가 있다고 연구 결과가 나오는 오류이다. - 검정 방법이 보수적일수록 통계적으로 유의미한 결괏값이 나올 확률이 줄어든다. 검정력과 보수적인 검정방법은 대체로 반비례한다. - 검정 방법이 보수적일수록 검정력이 낮다. 등분산이 가정된 경우 주로 사용되는 사후검정 Bonferroni : T 검정을 사용하며, t검정 반복시행으로 인한 1종 오류의 증가를 보정한 형태이다. - n수 : 동일하지 않아도 된다. - 특징..

SPSS 일원배치 분산분석 (one way ANOVA) 목차 1. 일원배치 분산분석 2. 분석방법 - 사후검정 3. 결과해석 일원배치 분산분석 (One-way ANOVA) ※ 한 종류의 독립변수가 적용된 서로 다른 3개 이상의 집단 간의 평균을 비교한다. e.g.) 실험군 1(PNF)과 실험군 2(스트레칭), 대조군(중재 X) 3개 그룹의 각 중재 후 엉덩관절 굽힘 관절가동범위 변화에 대해 그룹별로 비교한다. - 독립변수 : 운동 유형 (PNF & 스트레칭 & 중재 X) - 종속변수 : 엉덩관절 굽힘 관절가동범위 기본조건 변수 - 독립변수: 질적변수 (명목척도, 순서척도) - 종속변수: 양적변수 (비척도, 등간척도) 세 집단이 서로 독립적이어야 한다. 세 집단이 모두 정규분포여야 한다. 세 집단의 분산이..

SPSS 일표본 T 검정 (One-Sample t test) 목차 1. 일표본 T검정 2. 분석방법 3. 결과해석 - T 검정 p값 - 95% 신뢰구간 - 효과크기 (Cohen's d) 일표본 T 검정 ※ 단일 집단의 변수를 기준값과 비교한다. e.g) 어깨관절 벌림 제한이 있는 집단의 관절가동범위(ROM)를 정상(180도) 수치와 비교한다. 기본조건 변수 : 양적변수 (비척도, 등간척도) 변수의 데이터가 정규분포여야 한다. 가설검증 - 귀무가설 : 어깨관절 벌림 ROM은 정상 ROM과 유의미한 차이가 없다 (p > 0.05). - 대립가설 : 어깨관절 벌림 ROM은 정상 ROM과 유의미한 차이가 있다 (p ≤ 0.05). 분석 방법 1. 검정 위치 분석 -> 평균비교 -> 일표본 T 검정 2. 검정 설..

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) 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). ..

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) 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..

SPSS 정규성 검정 (Kolmogorov-Smirnov test & Shapiro-Wilk test) 목차 1. 정규성 검정 2. 일표본 Kolmogorov-Smirnov test 3. 데이터 탐색 SPSS 정규성 검정 (Normality test) 분석에 사용되는 각 변수의 데이터들의 정규분포를 이루는지 확인한다. 각 변수의 표본 수에 따른 차이점 - n > 30 : 중심극한정리에 따라 정규성 검정 없이 모수 통계 방법을 사용한다. - 10 ≤ n ≤30 : 정규성 검정 결과에 따라서 모수 통계 방법과 비모수 통계 방법을 선택한다. - n < 10 : 매우 낮은 표본 수는 검정력이 감소하기 때문에 비모수 통계 방법을 사용한다. ※ 그룹별 비교(t test, ANOVA 등)를 하는 경우에는 정규성 검정..