해피레포트 - [사회복지학과] [사회복지학]사회복지통계-t검증과 분산분석

카테고리 : 레포트 > 사회과학계열 파일이름 :t검증과분산분석.hwp 문서분량 : 13 page 등록인 : chocosong2e 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 10.01.02 / 10.01.02 구매평가 : 다운로드수 : 4 판매가격 : 2,500 원

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보고서설명
사회복지학과-사회복지통계 강의때 발표용으로 제출했던 레포트입니다. 사회복지통계는 공부하기에 어려운 과목이며, 따라서 레포트 작성에도 어려움이 따릅니다. 최대한 쉽게 표현하되, 가볍지 않게 작성하였으며, A+ 받은 레포트입니다. 많은 도움 되셨으면 좋겠습니다. ^ㅁ^* [참고자료] 새롬정보통계(ksi한국통계정보연구소) http://www.6025.co.kr

본문일부/목차
t-검증과 분산분석 t-검증의 활용 1. t-test란? 1) 기본가정 2) 가설 2. t-test는 어떤 경우에 실시하는가? 3. t-test의 과정ㆍ분석순서 1) ~ 7) 까지 순서 서술 4. t-test의 일상적인 오용 단일표본의 t-검증 1. 예시 1) 가설설정 2) 유의수준 설정 3) 검증통계량 4) 결과분석 2. 비모수검증방법: 카이제곱 적합도 검증 종속 t-검증 1. 한 번 측정한 2개의 관련된 표본에 대한 활용 2. 두 번 측정한 단일표본에 대한 활용 3. 예시 1) 가설설정 2) 유의수준 설정 3) 검증통계량 4) 결과분석 4. 비모수검증방법: 윌콕슨부호검증 독립 t-검증 1. 예시 1) 가설설정 2) 유의수준 설정 3) 검증통계량 4) 결과분석 2. 비모수검증 방법: U와 K-S 1) 만-휘트니 U-검증(Mann-Whitney U-test) 2) 콜모고로프-스미르노프 이표본 검증(Kolmogorov-Smirnov Two Sample Test) 3) 왈드-올포위츠 연 검증(Wald-Wolfowitz runs test) t-검증들에 대한 다변량 방법: 검증 분산분석 단순분산분석(일원분산분석: ONE-WAY ANOVA) 1. 예시 1) 가설설정 2) 유의수준 설정 3) 검증통계량 4) 결과분석 2. 비모수검증방법: 크루스칼-왈리스 검증 다중분산분석(MANOVA: multipulate analysis of variance) 1. 예시 1) 가설설정 2) 유의수준 설정 3) 검증통계량 4) 결과분석 사후검정 < t-검증과 분산분석 > 세 가지 조건들, 즉 명목수준의 독립변수, 정규분포된 등간 혹은 비율수준의 종속변수, 그리고 상대적으로 작은 크기의 표본 등은 t-검증(t-test)과 단순분산분석(simple ANOVA)등의 통계절차에 아주 적합하다. t-검증(t-test)의 활용 1. t-test란? t-검증(t-test)란, 독립된 두 표본 집단 간의 평균차이를 검정하는 분석방법이다. 즉, 두 집단간의 평균이 통계적으로 유의미한지를 파악할 때 필요한 기법이다. 1) 기본가정 ① 분포의 정규성: 두 집단은 각기 정규분포하여야 한다. ② 동변량성: 두 집단은 평균을 제외한 여러 특성이 동일해야 한다. ③ 독립된 측정: 두 집단의 측청치는 모두 독립적으로 측정되어야 한다. ④ 등간척도 이상의 측정수준: 종속변수는 최소한 등간척도 이상으로 측정되어야 한다. 2) 가설: H₀ (영가설) - 독립변수에 따라서 종속변수는 같다. H₁(연구가설)- 독립변수에 따라서 종속변수는 다르다. 2. t-test는 어떤 경우에 실시하는가? 일반적으로 통계학에서 두 집단의 평균을 비교하는 분석방법은 크게 Z-test와t-test로 구분된다. 이 두 분석방법은 모집단 분산을 알고 있는가 여부와 표본 크기에 따라 각각 사용된다. Z-test는 모집단의 분산을 알고 있는 경우에 사용된다. 그러나 모집단의 분산을 알고 있는 경우는 거의 없기 때문에 t-test를 사용하게 된다. 또한 표본의 크기가 30개 이상이 되면 모집단의 분산을 알 수 없더라도 중심극한 정리에 따라 정규분포를 가정할 수 있으므로 Z-test를 사용할 수도 있고 이 경우의 Z-test는 t-test와 거의 동일한 결과가 나온다. 표본의 크기가 30개 이하일 경우에는 정규분포를 가정할 수 없으므로 t-test를 사용해야만 한다. 예를 들면, 신제품에 대한 구매의도가 남녀간(두 집단)에 차이가 있는지를 알아보고자 할 때, t-test를 사용할 수 있다. 남성의 평균이 4.224이고 여성의 평균이 1.784일 때, 남녀간의 평균차이는 2.440으로서 이 값이 우연에 의한 것인지 아니면 통계적으로 유의한지를 밝히는 과정이 t-test인 것이다. 따라서 t-test는 두 집단간의 평균 차이를 검증하기 위한 분석방법이라는 것을 알 수 있다. 기타 예) “안전 띠 착용 유무에 따른 사망자 수는 차이가 있는가?” “성별에 따라서 스트레스의 정도는 차이는 있는가?”

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