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    작성일 : 15-09-15 15:55
    독리표본 테스트 분석에 대해서 질문드려요. 자세히 설명 부탁드립니다. ^^
     글쓴이 : 백지인
    조회 : 13,377  

    독립표본 t test 분석에 대해서 질문 드립니다.

    설문지를 위한 spss 통계강의에서 본다면... 아래와 같이 해석해보는데 맞는지 모르겠습니다. 확인 좀 해주세요..

    1. Levene's Test for Equality of Variances 를 볼때, 유의확률이 > 0.05 이기 때문에 등분산이 가정되며,

    등분산이 가정되는 독립표본 테스트의 유의확률을 보면 된다.


    1번 질문을 보면,t 값이 마이너스로 나와있는데... 이건 강의에서 첫번째 표본과 두번째 표본중에서, 첫번째 표본의 평균값이 작은경우에 t 값이 마이너스라고 하는데 맞는지요?

    t 값은 어떻게 해석해야 하나요?

    유의활률 p 값은 0.285로써 0.05보다 큰 값인데,mixed land use 와 single land use의 영향이 없다는 것인가요?

    0.285 와 0.585 등 질문에 따라 p 값은 다르나, 0.05보다 큰 경우 같은 해석을 해야하나요?

    귀무가설에 대해서 질문합니다. 제가 설문지를 작성할때, 각가의 설문을 먼저 작성하고, 귀무가설을 특별히 생각안하고 시작해서인지.. 정말 많이 헷갈린답니다. 

    예를 들어 보행자 도로가 걷기에 편하게 되어있다고 생각합니까? 라는 질문은, 귀무가설이 보행자 도로가 걷기에 편하게 되어 있다. 라고 보면 되는지요?

    아래의 도표에서 귀무가설의 채택 여부 p 값 t값을 어떻게 해석하는지, 적절한 분석을 보여주세요.


    Mixed land use development 와 single land use development를 비교하여   독립표본테스트에서 구한 값입니다. 
    설문 내용Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means
    FSig.tdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error Difference95% Confidence Interval of the Difference
    LowerUpper
    1. 보행자 도로가 충분히 걷기에 편하게 되어있다고 생각하는가요?Equal variances assumed.769.383-1.075103.285-.200.186-.569.169
    Equal variances not assumed  -1.01759.042.313-.200.197-.594.194
    2. 평균 자동차 속도가 30km/h 이하라고 생가하는가요?Equal variances assumed.266.607-2.536103.013-.471.186-.840-.103
    Equal variances not assumed  -2.40359.283.019-.471.196-.864-.079
    3. 규모가 큰 주차장을 가로지를때, 통행에 불횬하다고 생각합니까?Equal variances assumed.750.389-.549101.585-.1071.1953-.4946.2803
    Equal variances not assumed  -.55671.438.580-.1071.1926-.4912.2769

     




    통계학술연구회 15-09-15 16:48
    답변  
    수강회원님이신 경우 1:1상담 게시판을 이용 부탁드립니다.
    본 질문은 저희가 따로 유선으로 연락드리겠습니다.

    감사합니다.
    통계학술연구회 15-09-15 17:26
    답변  
    t분포는 0을 중심으로 해서 좌우 대칭이기 때문에 -, +가 나올 수 있습니다.
    예를 들어 a집단의 평균이 3, b집단의 평균이 5라면 음수가 나옵니다. spss 입력시 a집단 먼저 입력하고 b집단을 입력하게 되면 이와 같이 음수가 나오게 됩니다.
    이는 음수에 대한 해석은 불필요하며 절대값의 개념으로 이해하셔야 합니다.

    귀무가설은 차이가 없다
    대립가설은 차이가 있다와 같은 개념으로 설정하시면 되고, 분석결과에서 p값이 0.05보다 작을 경우에만 유의한 차이가 있다고 보시면 됩니다.
     
     

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