SPSS_분산분석

📌 1. 분산분석(ANOVA)의 개요

● 배경 및 필요성

• t-검정은 두 집단 비교에만 적합 → 집단 수가 많아지면 오류 증가.
• 분산분석은 여러 집단 간 평균 차이를 한 번에 검정할 수 있음.
• 기본 아이디어: 집단 간 분산 / 집단 내 분산 = F값
  

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🧪 2. ANOVA의 기본 개념과 조건

• 독립변수(요인): 범주형 (명목, 서열)
• 종속변수: 연속형 (등간, 비율)
• 전제 조건:
  1. 독립성 : 무작위 표본으로부터 선정되어야 한다.
  2. 정규성 : 모집단은 정규분포를 이루고 있어야 한다.
  3. 등분산성 : 모집단 분산은 모두 동일하여야 한다.

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🔍 3. 일원분산분석 (One-Way ANOVA)

● 목적:

• 한 개 요인(factor)에 따른 집단 간 평균 차이 검정

● 가설 설정:

• 귀무가설(H₀): 모든 집단 평균은 같다
• 대립가설(H₁): 적어도 하나의 집단 평균은 다르다

● 예시 분석:

• 5종의 자동차 평균 주행거리 비교 (p값 0.014로 유의미한 차이 있음)
• 사후 분석에서는 3번과 5번 자동차 간 차이가 존재함
  (해당 예시는 페이지 10~14에 자세히 나옴)

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🔄 4. 이원분산분석 (Two-Way ANOVA)

● 특징:

• 독립변수 2개 사용
• 반복 측정 유무에 따라 분석 절차가 달라짐

● 분석 절차 (페이지 15~17):

1. Levene's 등분산성 검정
2. 분산분석
3. 상호작용 효과 분석
4. 사후분석 (교차 분석)

● 가설 예시:

• 성별과 세대에 따른 자기조절력의 차이 분석 (두 요인의 독립 효과 + 상호작용 효과)

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🔁 5. 반복측정 분산분석 (Repeated Measures ANOVA)

● 적용 상황:

• 동일 집단 대상, 시간 경과에 따른 변화 측정

● 조건:

• Mauchly의 구형성(sphericity) 검정이 매우 중요
  • 위반 시 → 다변량 분석(Wilk’s Lambda 등) 대안 필요

● 예시:

• 환자 대상 4주간 어깨 통증 변화 분석
  (시간 경과에 따른 유의미한 차이 존재, 페이지 20~23)

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🌐 6. 다변량 분산분석 (MANOVA)

● 개념:

• 종속변수가 2개 이상인 경우 사용
• ANOVA와의 차이점은 종속변수 수에 있음

● SPSS 실행:

• 분석 → 일반선형모형 → 다변량

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🧰 실무 적용 포인트

• SPSS 분석 경로 명시: 각 분석에 대한 SPSS 메뉴 접근법 제공
• 사후분석 종류: Tukey, Duncan, LSD 등 다양한 방법 소개 (페이지 9)

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📦 활용 대상

• 실험설계나 마케팅 조사, 교육평가 등 다양한 분야에서 활용 가능
• 정규성, 등분산성, 독립성 검토는 반드시 선행되어야 신뢰도 높은 결과 도출 가능