1. 대응표본 t검정(Paired-Saples T-test) : 하나의 짝을 이룬 값의 차를 검증
하나의 동일 집단으로부터 두 개의 수치 차이 비교. 독립변수x, 양적인 종속변수 두 개
사전-사후 관계성 비교에 적합
- 대응표본 통계량 : 차이를 보고자 한 두 변수 각각의 평균, 표본 수, 표준화 편차, 표준오차 평균
- 대응표본 상관계수 : 두 변수가 모두 양적인 종속변수이기 때문에 두 변수간의 상관계수를 보여주는 표상관계수 : 두 변량 사이의 상관관계의 정도를 나타내는 수치(계수)유의확률(p-값) : 귀무가설(의미있는 차이가 없음, 처음부터 버릴 걸 가정하는 가설)이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률
- 대응표본 검정표 : 실제 우리가 보고자 했던 가설을 검정해주는 결과표. 유의확률이 0.05기준으로 작게 나타남 -> 귀무가설 기각, 대립가설 채택평균 : 두 종속변수 사이의 차이가 얼마나 나타났는지.
2. 대응표본 t검정 논문 해석 방법
3. 독립표본 t검정(Independent-sample t-test)
서로 다른 두 집단의 평균 차이. 두 집단 간의 1:1 평균 비교
독립변수(원인)과 종속변수(결과)가 존재, 두 집단 모두 정규성을 만족해야 함
- 대립가설(H1) : 두 집단의 평균이 같지 않다 = 두 집단의 평균에 차이가 있다
- 귀무가설(H0) : 두 집단의 평균이 같다 = 두 집단의 평균에 차이가 있다
변수
- 두 집단 : 독립변수(응답범주가 두 개인 명목척도) / 평균 : 종속변수(등간 또는 비율척도)
- 검정변수 칸에 종속변수, 집단변수 칸에 독립변수 넣기 -> 집단 정의
결과창
- 집단통계량 : n>=30 -> 중심극한정리에 의해 정규성 만족.
- 독립표본 검정 : Levene의 등분산 검정 F대립가설(H1) : 등분산이 아니다대립가설(H2) : 등분산이다유의확률(p) < 0.05 = 등분산을 가정하지 않음유의확률(p) > 0.05 = 등분산을 가정함
