4. 독립표본 t-test

 

독립표본 t-test

2개의 집단의 평균을 비교하는 것!

 

 

 

• '딸기가 자란곳'의 변수를 보면 2개의 집단으로 이루어져 있다.

• '딸기가 자란곳'에 따른 딸기 크기의 차이를 보려면?

 

메뉴 > '분석' > '평균 및 비율 비교' > '독립표본 T 검정'

 

딸기가 자란 곳=집단변수

• '딸기가 자란 곳' 선택 후 '집단변수' 왼쪽 화살표 클릭 > '집단 정의'

 

• '계속'

 

이번에는 '딸기크기'를 비교하자

 

'딸기크기'를 선택 후 '검정변수' 왼쪽 화살표를 클릭 > '확인'

 

 

집단 통계량이 나온다.

• 야외에서 자란 딸기의 크기가 더 크다 (평균 96.4cm)

 

평균mean값으로 봤을 때는 크기의 차이가 있는데 과연 통계적으로도 유의한 차이가 있는가?

• 그 아래에 있는 표를 살펴보자

 

'독립표본검정' Independent Samples Test

• 여기서 등분산 검정(Levene's Test for Equaility of Variances)와 t-test(오른쪽)을 둘다 살펴본다.
  • Levene's 의 등분산 검정에서 볼것: F값과 유의확률(Sig.)
    • 유의확률(Sig.)의 값이...
      • .05보다 크다: '등분산을 가정함'(Equal variances assumed)값 확인
      • .05보다 작다: '등분산을 가정하지 않음'(Equal variacnes not assumed)값 확인
      • .05 > .051 (작음)

 

• 이 다음부터는 t-test 결과를 살펴보자. 현재 결과는 .05보다 작으므로 여기서 윗줄 '등분산을 가정함'Equal variances assumed의 값을 보자.
  • 유의확률(Significance) 양측(Two-sided p): .194
    • .05보다 작다=두 집단의 평균에 차이가 있다.
    • 즉, 야외에서 자란 딸기와 그렇지 않은 딸기의 크기에 유의미한 차이가 있다.
    • 야외에서 자란 딸기의 크기가 더 크다=통계적으로도 유의한 차이가 있다.

 

 

그럼 이 결과를 논문에 어떻게 쓰면 좋을까?

앞에서 살펴본 표에서

• 평균값들을 확인(+표준편차)를 논문에 써주면 된다.
• 혹은 여기에 t값과 유의확률까지 따로 적어주면 된다.(아래)

 

 

• .05보다 크다: '등분산을 가정함'(Equal variances assumed)값 확인
  • 윗줄 값: t=.912 / Sig.=.388

 

• .05보다 작다: '등분산을 가정하지 않음'(Equal variacnes not assumed)값 확인
  • 아랫줄 값: t=.912 / Sig.=.412