[사회복지통계] t-검증과 분산분석

소개

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^*

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

본문내용

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.

참고자료

· 어렵게 찾은 자료라 공개하지 않겠습니다.
· 문서에는 기재되어 있습니다.