SPSS - Statistics - AMOS Beginner part 1 Intermediate part 2 Advanced part 3 SPSS - Statistics - AMOS 한국방송통신대학교 이러닝학과 통계 스터디

CONTENTS 1 2 3 4 5 Statistic beginner part 1. 척도분류 / 유의수준(⍺), 유의확율(p), Ho, H1 / 검정종류 Statistic Intermediate part 2. SPSS 사용법 / 요인분석 / 타당도분석 / 신뢰도 분석/ 기술통계분석(Descriptives) : 평균(Mean),분산(Variance),표준편차(Std),최소,최대값, t-검정 / ANOVA(F-검정) 2 3 Statistic Advaced part 3. SPSS 사용법 / AMOS 사용법 / 요인분석 / 회귀분석 / 구조방정식 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. SPSS 사용법 일반적조작 법/ 옵션선택법/ 항목위치 4 5 Amos 사용법. 일반적조작 법/ 옵션선택법/ 항목위치 /측정변수/잠재변수/오차

Statistics Intermdiater Part 1 연구흐름도 4주 논문작성 3주차 1주차 2주차 통계 툴 사용 관련연구조사 설문지조사 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. 연구계획. 관련 연구논문 조사 (교육과정 평가원 논문) 설문지작성. 설문지 조사 기존 설문지 조사 문항의 추출논문 표시 SPSS / AMOS . 통계 툴 사용 요인분석 타당도 / 신뢰도 검정방법 활용 논문작성. 논문형식에 맞춤. (이러닝 학술대회양식) 통계 스터디

타당성 / 신뢰성 타당성 설문지 신뢰성 STEP 1 STEP 2 STEP 3 타당성(Validity). 설문지. 신뢰성(Reliability) : 연구문제에 대한 설문조사를 실시, 조사를 반복했을 때, 원래 측정치와 일치하는지를 나타내는 기준. STEP 1 STEP 2 STEP 3 Validity 타당성 Survey 설문지 Reliability 신뢰성 타당성(Validity). 내용타당성(content validity) 기준타당성(criterion validity) 예측타당성(predictive validity) 동시타당성(concurrent validity) 개념/구성타당성(construct validity) 집중/수렴타당성(convergent validity) (A)표준화 람다값 (Estimate): .5 이상 ) (A)평균분산추출(AVE : .5 이상) (A)개념신뢰도(C,R, 값 : .7 이상) 판별타당성(discriminant validity) (A)평균분산추출(AVE)) 값 > 상관계수 제곱 (A)(상관계수+-2 * 표준오차) ≠ 1 법칙/이해타당성(nomological validity) 설문지. 연구문제에 대한 설문조사를 실시는 각 문항에 대한 출처를 제시함 최대 30분을 넘지 않도록 쉽게 답할수 있도록(초5수준) 여려운 질문은 끝 부분에 가능한 한 짧게 질문 질문에 두 가지를 묻지 말 것 전문 용어 사용하지 말 것 신뢰성(Reliability). 크론바흐(⍺) : 0 ~ 1 값 ( .7 이상이 좋음) Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. 통계스터디

요인분석 요인분석 요인분석(factor analysis). SPSS Statistics. 여러 변수들 간의 공분산과 상관계수 등을 이용하여, 변수들간의 상호관계 를 분석 후, 그 결과로 문항과 변수들 간의 상관성 및 구조를 파악하여 적은 수의 요 인으로 묶어서 나타내는 분석기법 R-type Q-type 분석 후 묶인변수(잠재변수)의 명칭을 만듬. Factor analysis 요인분석 SPSS Statistics. 분석 -> 차원감소 -> 요인분석 : 변수선택 후 오른쪽으로 옮김 기술통계: 통계량 ->일변량기술통계/초기해법 상관행렬 -> 계수/ KMO와 Bartlett의 구형성검정 요인추출: 방법 -> 주성분 / 최대우도 (스크린도표선택) 회전요인: 방법 -> 베리멕스 / 직접 오블리민 or 프로맥스 요인점수: 변수로저장(선택) 옵션 : 크기순정열 / 작은계수 표시안함 ( .4) (나머지는 기본으로) Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. SPSS : 탐색적 요인분석 (EFA : Exploratory Factor Analysis) 공통성 값은 .6 이상 AMOS : 확인적 요인분석 (CFA : Confirmatory Factor Analysis) CLICK TO ADD TEXT

신뢰도분석 신뢰도분석 신뢰도분석(Reliability). SPSS Statistics. 신뢰도분석(factor analysis) : 등간척도나 비율척도로 이루어진 대상을 상대로 신뢰도 분석 (크론바흐(⍺)) Reliability 신뢰도분석 신뢰도분석(Reliability). Cronbach의 알파(⍺) ( .07 이상) SPSS Statistics. 분석 -> 척도 -> 신뢰도분석 : 요인변수에서 묶인 변수선택 후 오른쪽으로 옮김 통계량 : 기술통계량(3개선택) 요인변수에서 묶인 변수선택을 계속(반복)적으로 계속함. Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. SPSS : 탐색적 요인분석 (EFA : Exploratory Factor Analysis) AMOS : 확인적 요인분석 (CFA : Factor Analysis) 통계스터디

상관분석. 변수1 변수2 한 쌍의 연관성 SPSS Statistics. 요인분석을 통해 설문 타당성을 확인 / 설문 문항에 대한 묶인 그룹의 신뢰도 분석. 타당성과 신뢰성이 확보된 요인들간의 연관성을 확인. SPSS Statistics. 분석 -> 상관분석 -> 이변량상관계수 : 요인변수에서 묶인 변수(정의된 변수)선택 후 오른쪽으로 옮김 옵션 : 평균과 표준편차 (요인분석의 상관계수는 0.4 이하) Variable 1 변수1 Variable 2 변수2 한 쌍의 연관성 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. 통계스터디

교차분석 과 카이제곱 검정 SPSS Statistics. 교차분석. 카이제곱 검정. 명목척도 or 서열척도 로 구성되었을 때 사용 교차분석. 카이제곱 검정. 독립성 검정(변수 간의 연관성 여부 파악) 적합도 검정(표본의 적합도) 동일성 검정(집단 간 분표의 동일성 여부) 의 3가지 검정이 진행. Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. SPSS Statistics. 분석 ->기술통계량 -> 교차분석 : 행 / 열 에 이동 통계량 : 카이제곱 체크/ 명목척도일때 :람다 체크 서열척도일때 : 감마 셀 : 관측빈도/기대빈도/행/열/전체 체크 통계스터디

검정(Test) F-검정 t-검정 기술통계 F-검정(F-test). t-검정(t-test). 평균비교 차이 검정. F-검정(F-test). 분산분석 : ANOVA(Analysis Of Variance) 표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로 유의성을 확인하는데 사용. 사후검정을 함. F-검정 F-test t-검정(t-test). 통계가 ‘맞는가/맞지 않는가’, ‘영향이 있다 / 영향이 없다’ ‘차이가 있다 / 차이가 없다’ 등과 같이 표본들의 평균차이를 비교하는 방법 t-test t-검정 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. 기술통계(descriptive statistics). 전수조사가 불가능하기 때문에 표분을 추출하여 분석. 빈도분석 : 기술통계에서 가장 많이 사용되는 분석방법. 명목 / 서열 / 등간 / 비율 척도에서 모두 사용 가능. (빈도분석) 기술통계 CLICK TO ADD TEXT

빈도분석 빈도분석 빈도분석(factor analysis). SPSS Statistics. 빈도분석(descriptive statistics) 빈도분석(factor analysis). 전수조사가 불가능하기 때문에 표분을 추출하여 분석. 빈도분석 : 기술통계에서 가장 많이 사용되는 분석방법. 명목 / 서열 / 등간 / 비율 척도에서 모두 사용 가능. Factor analysis 빈도분석 SPSS Statistics. 분석->기술통계량->빈도분석 : 변수선택 후 오른쪽으로 옮김 통계량 ->사분위수/표준편차/최소값/최대값,분산,평균 등 체크 도표-> 원도표 (원하는 도표에 체크) 형식: 기본 부트스트랩 : 기본 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. CLICK TO ADD TEXT

t-검정(t-test) t-검정 t-검정(t-test). SPSS Statistics. 통계가 ‘맞는가/맞지 않는가’, 표본이 1개 혹은 2개인 경우의 평균 차이에 대한 검증 통계에서 표본들의 평균차이를 비교하는 방법으로 ‘차이가 있다 / 차이가 없다’로 표현 t-검정(t-test). 통계가 ‘맞는가/맞지 않는가’, ‘영향이 있다 / 영향이 없다’ ‘차이가 있다 / 차이가 없다’ 등과 같이 표본들의 평균차이를 비교하는 방법 표본개수 1개 -> 측정횟수 1회 : 일표본 t-검정 표본개수 1개 -> 측정횟수 2회 : 대응표본 t-검정 표본개수 2개 -> 측정횟수 1회 : 독립표본 t-검정 t-test t-검정 SPSS Statistics. 분석 -> 평균비교 -> 일표본T검정 : 변수선택 후 오른쪽으로 -=> 대응표본T검정 : 대응변수 변수1(전) – 변수2(후) 옮김 -=> 독립표본T검정 : 검정변수 집단변수 : 집단정의:1,2 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. CLICK TO ADD TEXT

t-검정(t-test) t-검정 SPSS Statistics. 일표본T검정 : 표본이 1개 혹은 2개인 경우의 평균 차이에 대한 검증 통계에서 표본들의 평균차이를 비교하는 방법으로 ‘차이가 있다 / 차이가 없다’로 표현 t-test t-검정 SPSS Statistics. 일표본T검정 : (Ho)귀무가설 : ***의 용량은 300ml 이다. (H1)대립가설 : ***의 용량은 300ml가 아니다. 대응표본T검정 : (Ho)귀무가설 : ***에 효과가 없다. (H1)대립가설 : ***에 효과가 있다. 독립표본T검정 : (Ho)귀무가설 : ***에 차이가 없다. (H1)대립가설 : ***에 차이가 있다. Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. CLICK TO ADD TEXT

F-검정(ANOVA) F-검정 F-검정(F-test). SPSS Statistics. 분산분석 : ANOVA(Analysis Of Variance) 표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로 유의성을 확인하는데 사용. 사후검정을 함. F-검정(F-test). 표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로 유의성을 확인하는데 사용함. t-검정과 같이 독립변수->명목척도 / 종속변수 -> 등간척도 or 비율척도 F-test F-검정 SPSS Statistics. 분석 -> 평균비교 -> 일원배치분산분석 : 종속변수 : 변수선택 후 오른쪽으로 요인변수(독립) : 변수선택 후 이동 사후분석 : Scheffe 체크 옵션 : 기술통계, 분선 동질성 검정 Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. CLICK TO ADD TEXT

F-검정(ANOVA) F-검정 SPSS Statistics. 일원분산분석 (Ho)귀무가설 : ***별 소비자의 만족도는 같다. 분산분석 : ANOVA(Analysis Of Variance) 표본이 3개 이상인 경우의 평균값을 비교하여 통계적으로 유의성을 확인하는데 사용. 사후검정을 함. F-test F-검정 SPSS Statistics. 일원분산분석 (Ho)귀무가설 : ***별 소비자의 만족도는 같다. (H1)대립가설 : ***별 소비자의 만족도는 다르다. 이원분산분석 (Ho)귀무가설 : ***별 **에 따른 매출액의 차이는 없다. (H1)대립가설 : ***별 **에 따른 매출액의 차이는 있다. Images 변경방법 이미지를 선택(더블클릭)합니다 메뉴 [그림도구] – [서식] 클릭합니다. [그림바꾸기]를 클릭합니다. 원하시는 이미지를 선택 [열기] 클릭합니다. CLICK TO ADD TEXT

감사합니다 Thank You 한국방송통신대학교 이러닝학과 통계 스터디