2015-09-06 SPSS - 연세대학교 정보대학원 수업내용
* SPSS
분석 > 평균비교 > 집단별 평균분석 (단축키 Alt+A+M+M)
1) 종속 변수에 보내준 데이터 파일[변환_분석파일4.xlsx] 에서 Q1~70까지 종속 변수에 넣고 분석 (추후에 71~111까지)
2) 레이어1 > 레이어2 > 레이어3 에 그룹을 넣으면 됌 (매출, 업종, 등등)
[기업유형분석_업무분장.xlsx] 참조
참고로 아래의 그룹이 각 그룹별 대칭되는 값임. (잘못된 데이터 수정을 거치면서 저렇게 되었음)
참고로 필요 없음을 결측값(#NULL!)으로 설정했음. (단, 국내와 해외의 경우 1 값만 해당.)
3) 나온 결과에서
보고서 더블클릭 > 피벗 > 행과 열 전치
4) 1, 2 값이 순서대로 그룹되어 있는 값임. 단, 국내와 해외의 경우 1 값만 해당.
모르는 거 있음 전화! 010-2815-9190
2단계 뎁스 들어가는 T-test http://ai-times.tistory.com/424
파일의 내용은 아래와 같습니다.
(전체 25개의 레코드로 구성되어 있으나, 아래에는 5개의 레코드만 표시하였습니다.)
위 데이터에 보면 성별이 [남], [여] 가 아니라
1.00, 2.00 의 숫자가 들어가 있는데, 남자=1.00, 여자=2.00 으로 코드화 된 것입니다.
자, 이제 [남자], [여자] 그룹을 구분하여 상관관계(피어슨 상관계수) 분석을 수행해보도록 하겠습니다.
메뉴에서 [데이터] - [파일 분할] 을 선택합니다.
파일 분할 창이 나타납니다.
여기에서 [집단별 비교] 를 체크한 후, [성별] 변수명을 오른쪽의 [분할 집단변수] 영역으로 이동시킵니다.
[확인] 버튼을 클릭합니다.
잠시 기다리면 파일 분할 작업이 수행되고,
완료되면 아래와 같은 결과 창이 나타납니다.
위의 창은 [X] 버튼을 눌러 닫습니다.
그냥 열어둔 상태에서 본래의 SPSS 화면으로 돌아와 작업해도 상관없습니다.
메뉴에서 [분석] - [상관분석] - [이변량 상관계수] 을 클릭합니다.
잠시 기다리면
아래와 같이 성별로 구분하여 상관관계를 분석한 결과를 볼 수 있습니다.
남학생의 경우 신장과 체중의 피어슨 상관계수가 0.635 이고
여학생의 경우 신장과 체중의 피어슨 상관계수가 0.721 인 것을 확인할 수 있습니다.
이것으로 SPSS의 [파일 분할] 기능을 이용하여
데이터를 소단위로 구분하여 분석을 수행하는 방법을 연습해보았습니다.
* 등분산
T-Test 값 보는 법
F값의 유의확률이 0.05 이상일시 등분산을 봐야함
F값의 유의확률이 0.05 이하이면 등분산을 가정하지 않음을 봐야함.
[PDF] Serious Game 의 체험요소가 사회문제 교육에 미치는 효과
이상희， 장지원， 전창의， 핵심， 되는말 - 게임산업저널 통권, 2007 - kocca.co.kr
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