집 집 정 정 신 신 단 단 상 상 담 담 분 분 석 석 적 적 발표자 : 황 지 인 ( 석사 2 학기 ) 발표일 : ( 월 ) Copyright (c) Hwang Jiin. All rights reserved. 다 다 변 변 량 량 발표자 : 황 지 인 ( 석사 2 학기 ) 발표일 : ( 수 ) Copyright (c) Hwang Jiin. All rights reserved. 분 분 산 산 분 분 석 석

목차 Ⅰ. 들어가면서 Ⅱ. 다변량 분산분석 1. 다변량 분산분석이란? 2. 다변량 분산분석의 통계적 가설 3. 다변량 분산분석의 기본가정 4. 다변량 분산분석의 사용목적 5. 다변량 분산분석 시 유의할 점 6. 유의성 검정방법 7. 다변량 분산분석 분석단계 8. 다변량 분산분석의 실제 Ⅲ. 나가며

다변량 분산분석의 개념을 이해한다. 다변량 분산분석이 어떻게 활용되는지 이해한다.

Ⅰ. 들어가며

1. 다변량 분산분석이란? 범주 형 자료로 구성된 독립변수들이 연속 형 자료로 구성된 두 개 이상의 종속변수 에 대해 갖는 차이를 검증하고자 할 때 사용하는 통계기법이다. Ⅱ. 다변량 분산분석 교수방법(질의식/토론식)에 따른 국어성적에 차이가 있는가? T검증 교수방법(질의식/토론식/강연식)에 따른 국어성적에 차이가 있 는가? 분산분석 교수방법(질의식/토론식/강연식)에 따른 국어성적과 영어성적 차이가 있는가? 다변량 분산분석

2. 다변량 분산분석의 통계적 가설 ANOVA는 하나의 종속변수에 대해 모든 집단에 평균이 같다는 영가설을 검증하지만, MANOVA는 여러 종속변수들의 선형 결합된 평균벡 터가 모든 집단에서 같다 는 영가설을 검증한다. Ⅱ. 다변량 분산분석

2. 다변량 분산분석의 통계적 가설 집단 간 평균벡터가 다르다는 것은 여러 종속 측정치의 결합점수 가 독립변수에 따라 차이가 있음을 말하는 것이며, 그 차이는 독립변수의 처치효과라고 해석한다. 이것이 곧 독립변수의 주효화가 유의미 하다는 것을 말한다. 평균벡터의 차이란? Ⅱ. 다변량 분산분석

3. 다변량 분산분석의 기본가정 관측값이 서로 독립적이다. 각 집단의 분산 공분산 행렬이 동일하다. 모든 종속변수가 다변량의 정규분포를 따른다. 종속변수들 간의 상관정도가 너무 낮거나 높지 않아야 한다. Ⅱ. 다변량 분산분석

3. 다변량 분산분석의 기본가정 자기표현훈련 프로그램을 적용한 초등학생 실험집단은 통제집단에 비해 자 기표현능력이 유의미하게 향상될 것이다. 자기표현훈련 프로그램을 적용한 초등학생 실험집단은 통제집단에 비해 자기표현능력 하위변인 ( 내용적 요소, 음성적 요소, 체언적 요소 ) 이 유의미하게 향상될 것이다. 과 을 검증하기에 앞서 실험집단과 통제집단이 자기표현능력에 있 어서 동질의 집단인지 알아보기 위하여 두 집단간 사전검사점수에 대해 다변량 분산분 석 (MANOVA) 을 실시하였다. 다변량 분산분석을 수행하기 위한 기본가정인 ‘ 분산의 동 질성검증 ’ 을 위해 BOX 의 M 검증을 실시한 결과 p=.754 로 두 집단의 공분산 행렬이 통 계적으로 차이가 없다는 가정에 문제가 없으므로, 다변량 분산분석을 진행하였다. 두 집단 간 자기표현능력 사전검사 점수에 대해 다변량 분산분석으로 검증한 결과는 과 같고, 자기표현능력 하위변인의 사전검사 점수를 다변량 검증한 결과는 와 같다. 문애경 (2008). 자기표현훈련 프로그램이 초등학교 아동의 사회성 및 학급응집력에 미치는 영향. 서울교육대학교. 석사학위논문. Ⅱ. 다변량 분산분석

4. 다변량 분산분석의 사용목적 첫째, 독립변수들의 주효과를 검증 MANOVA가 하나의 독립변수를 가질 때 일원MANOVA가 되며, 두 개의 독 립변수를 가지면 요인설계에 의한 MANOVA가 된다. 교수방법(강의식/토의식)에 따라 성적과 학습동기에 차이가 있는지를 검증 독립일원 MANOVA 교수방법(강의식/토의식)과 성별(남/여)에 따라 성적과 학습동기에 차이가 있는지를 검증 요인설계에 의한 MANOVA Ⅱ. 다변량 분산분석

4. 다변량 분산분석의 사용목적 둘째, 독립변수들의 상호작용 효과를 검증한다. 예 ) 아동집단 ( 정상 / 학습장애 ) 과 부모의 교육수준 ( 고 / 저 ) 에 따라 아동용 웩슬러 지능 검사의 언어력, 수리력, 공간지각력, 추리력의 하위차원에서 상호작용을 나타낼 것 이다. 즉 아동의 특성과 부모의 교육수준이 조합된 효과가 상호관련성이 높은 웩슬 러 지능검사의 하위차원에서 유의미 하게 나타날 것이다. 예 ) 세 가지의 치료유형 ( 약물치료 / 행동치료 / 정신분석치료 ) 으로 치료를 받을 때 성별 에 따라 스트레스와 불안의 조합된 점수 ( 평균벡터 ) 에 상호작용효과를 가질 것이다. 즉 남자들은 약물로 치료를 받을 때 스트레스와 불안의 조합된 점수에서 높게 나타 날 것이지만, 여자들은 정신분석치료나 행동치료를 받을 때 스트레스와 불안의 조 합된 점수에서 높게 나타날 것이다. Ⅱ. 다변량 분산분석

4. 다변량 분산분석의 사용목적 셋째, 종속변수들의 중요도를 밝힌다. MANOVA에서는 하나 이상의 주효과나 상호작용 효과가 있을 때 구체적 으로 어떤 종속변수에서 차이가 있고 각 독립변수가 얼마나 종속변수를 설명하고 있는지를 파악하는 것이 중요한 문제가 된다. 예 ) 아동집단 ( 정상 / 학습장애 ) 과 부모의 교육수준 ( 고 / 저 ) 에 따라 아동용 웩슬러 지능 검사의 언어력, 수리력, 공간지각력, 추리력의 하위차원에서 유의미한 상호작용효과 가 발견된다면 어떤 하위차원에서 상호작용 효과가 유의미 한 것인가 ? Ⅱ. 다변량 분산분석

4. 다변량 분산분석의 사용목적 넷째, 연합의 강도를 파악할 수 있다(설명변량의 파악). MANOVA를 통해 독립변인이 종속변인을 설명하는 변량비율을 알 수 있 다.(종속변인에 대한 독립변인의 설명변량) 기본적으로 F값을 제시하는 것과 더불어 독립변수와 종속변수의 관계 성을 나타내는 통계치를 함께 제시하는 것이 바람직하다. Ⅱ. 다변량 분산분석

5. 다변량 분산분석 시 유의할 점 통계적 의미 뿐 아니라 실제적인 의미를 고려해야 한다 표본의 크기가 결과에 영향을 미친다는 것을 염두에 두어야 한다. 우선 데이터의 특성을 파악해야 한다. 모수를 아껴 경제적인 모형을 사용하도록 한다. 결과의 유효성을 확인해야 한다. Ⅱ. 다변량 분산분석

6. 유의성 검정방법 윌크스 람다(Wilk' lambda) 윌크스 람다(Wilk' lambda) μ 통계량 μ 통계량 호텔링 트레이스(Hotelling's trace) 호텔링 트레이스(Hotelling's trace) 종속변수간 선형 조합된 점수들의 차이 검정 종속변수간 선형 조합된 점수들의 차이 검정 필레이 기준(Pillai's Trace) 필레이 기준(Pillai's Trace) 표본의 크기가 작고 각 셀의 사례수가 다르며 공변량 행렬의 표본의 크기가 작고 각 셀의 사례수가 다르며 공변량 행렬의 동질성이나 다변인 정상성을 가정할 수 없을 때 사용 동질성이나 다변인 정상성을 가정할 수 없을 때 사용 Ⅱ. 다변량 분산분석

7. 다변량 분산분석 분석단계 MANOVA는 여러 종속변수를 한꺼번에 분석할 수 있다는 장점을 가지고 있어 독 립변수들이 종합된 종속변수의 차이를 파악하는데는 도움이 되지만, 독립변수 들이 개별 종속변인에 미치는 효과를 해석하는 것이 모호할 수 있다. 효과를 해 석하기 위해 일반적으로 아래와 같은 분석단계를 거친다. 다변량 분산분석 일변량, 반복측정분산분석 단순주효과 분석 사후검정

Ⅱ. 다변량분산 분석 8. 다변량 분산분석의 실제 부모 동거 형태에 따른 종교성 및 도덕성의 차이 부모 동거 형태에 따른 종교성 및 도덕성의 차이를 살펴보기 위해 다변랑 분산분석을 실시한 결과 부모 동거 형태에 따른 종교성에는 유의한 차이가 없었으나 도덕성에는 유의한 차이가 있었다. 조발그니 (2007). 청소년의 종교성과 도덕성 : 배경변인 별 차이와 관계 분석 전남대학교 대학원. 박사학위논문.

Ⅱ. 다변량분산 분석 8. 다변량 분산분석의 실제 부모동거 형태에 따른 도덕성의 차이의 경우 하위 변수 중에서는 공동규칙 · 법 준수에서 만 유의 하였다. 이를 구체적으로 알아보기 위하여 Scheffe 의 사후검증을 실시한 결과, 어머니와 동거하는 경우가 아버지와 동거하는 경우보다 공동규칙 · 법 준수가 높은 것으 로 나타났다. 조발그니 (2007). 청소년의 종교성과 도덕성 : 배경변인 별 차이와 관계 분석 전남대학교 대학원. 박사학위논문.

Ⅱ. 다변량분산 분석 8. 다변량 분산분석의 실제 부모의 분노, 양육스트레스 및 부모효능감의 다변량 분석 결과 집단 ( 실험, 통제집단 ) 과 측정시기 ( 사전, 사후, 추후 ) 를 독립변인으로 하고 부모 의 분노, 양육스트레스 및 부모효능감을 종속변인 으로 하여 다변량분산분석을 한 결 과는 표 5 와 같다. 김미옥 (2011). 부모코칭 프로그램이 부모의 분노, 양육스트레스 및 부모효능감에 미치는 효과. 경성대학교. 석사학위논문.

Ⅱ. 다변량분산 분석 8. 다변량 분산분석의 실제 김미옥 (2011). 부모코칭 프로그램이 부모의 분노, 양육스트레스 및 부모효능감에 미치는 효과. 경성대학교. 석사학위논문.

Ⅱ. 다변량분산 분석 8. 다변량 분산분석의 실제 자기주도적 학습능력의 하위영역간의 유의한 차이를 알아보기 위해 다변량 분산분석 (MANOVA) 을 하였다. 표 4 와 같이, Hotelling's Trace 의 경우 자기주도적 학습능력의 하위 영역 간 상호영향 력은 전반적으로 유의한 것으로 나타났다. 김미희 (2010). 정서지능 교육 프로그램이 자기주도적 학습능력과 학업성취도에 미치는 효과. 한국교원대학교. 석사학위논문.

Ⅲ. 나가며 위기오득 ( 圍棋五得 ) 남과 더불어 바둑을 두다보면 어느 사이에 친해지고 상대의 심성까지 돌을 통하여 감지되므로 경계하지 않아도 가까워지니 좋은 벗을 얻게 되고 바둑을 두다 보면 상대의 인간적인 약점이 드러나고, 나의 약점도 상대에게 밝혀져 흉허물없게 됨으로써 서로 친화력을 느끼니 서로 화합하게 되며, 욕심이 지나치면 실패하고, 작은 것을 버리고 큰 것을 취해야 한다는 여러 가지 진리를 수시로 일깨워 교훈이 되니, 이와 같이 벗과 화합과 교훈을 통하여 스스로 부족함을 알고 부끄러움을 알아 다소곳이 마음을 닦게 되니 크게 깨닫는 바가 있다. 그리하여 자세를 바로 함으로써 마음 편히 천수를 누리며 살아갈 수 있다는 것이다. 1. 득호우 ( 得好友 ) --- 좋은 벗을 얻는다. 2. 득인화 ( 得人和 ) --- 사람과의 화목함을 얻는다. 3. 득교훈 ( 得校訓 ) --- 일생의 교훈을 얻는다. 4. 득심오 ( 得心悟 ) --- 마음의 깨끗함을 얻는다. 5. 득천수 ( 得天壽 ) --- 천수를 누리게 한다.

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