T검정

집단통계량

	성별	N	평균	표준편차	평균의 표준오차
최종 졸업년도	남자	633	13.23	3.14	.12
	여자	877	12.63	2.84	9.59E-02

독립표본 검정

		Levene의 등분산 검정		평균의 동일성에 대한 t-검정
		F	유의확률	t	자유도	유의확률 (양쪽)	평균차	차이의 표준오차	차이의 95% 신뢰구간
									하한	상한
최종 졸업년도	등분산이 가정됨	11.226	.001	3.887	1508	.000	.60	.15	.30	.91
	등분산이 가정되지 않음			3.824	1276.454	.000	.60	.16	.29	.91

1. 가설은 ?

집단 통계량에 빨간 원 두개가 통계를 통해 얻고자하는 값에 대한 가설 유도

대립가설 H1 : 남자와 여자는 학력차이가 있다.

귀무가설 H0 : 남자와 여자간 학력차이는 없다.

2. 독립표본 검정의 t값과 유의 확률은

먼저 분산의 동질성을 검증하여야함

대립가설 H1 : 분산은 등분산이 아니다.

귀무가설 H0 : 분산은 등분산이다.

Levene의 등분산 검정에서 유의확율이 0.05보다 작으므로 귀무가설 H0를 기각.

그러므로 “등분산이 가정되지 않음”에서 t : 3.924, 유의확율 0.000

3. 통계학적 의미는 ?

2번에서 유의확율이 0.000으로 0.05보다 작으므로 1번의 귀무가설 H0를 기각

하여 “남자와 여자는 학력차이가 있다”라고 분석하며 평균값 46.20과 42.75의

차이는 통계적으로 의미가 있다

일원배치 분산분석(ANOVA)

기술통계

직업명성 점수 (1980)

	N	평균	표준편차	표준오차	평균에 대한 95% 신뢰구간		최소값	최대값
					하한값	상한값
백인	1202	43.84	13.10	.38	43.10	44.58	17	86
흑인	174	37.22	11.65	.88	35.47	38.96	17	66
기타	42	40.67	11.62	1.79	37.05	44.29	22	67
합계	1418	42.93	13.07	.35	42.25	43.61	17	86

분산의 동질성에 대한 검정

직업명성 점수 (1980)

Levene 통계량	자유도1	자유도2	유의확률
2.191	2	1415	.112

분산분석

직업명성 점수 (1980)

	제곱합	자유도	평균제곱	F	유의확률
집단-간	6887.403	2	3443.702	20.729	.000
집단-내	235078.366	1415	166.133
합계	241965.769	1417

다중 비교

종속변수: 직업명성 점수 (1980)

			평균차 (I-J)	표준오차	유의확률	95% 신뢰구간
	(I) 인종	(J) 인종				하한값	상한값
Tukey HSD	백인	흑인	6.62	1.05	.000	4.17	9.07
		기타	3.17	2.02	.259	-1.57	7.92
	흑인	백인	-6.62	1.05	.000	-9.07	-4.17
		기타	-3.45	2.22	.265	-8.64	1.75
	기타	백인	-3.17	2.02	.259	-7.92	1.57
		흑인	3.45	2.22	.265	-1.75	8.64
LSD	백인	흑인	6.62	1.05	.000	4.57	8.67
		기타	3.17	2.02	.117	-.80	7.14
	흑인	백인	-6.62	1.05	.000	-8.67	-4.57
		기타	-3.45	2.22	.120	-7.80	.90
	기타	백인	-3.17	2.02	.117	-7.14	.80
		흑인	3.45	2.22	.120	-.90	7.80
Dunnett T3	백인	흑인	6.62	1.05	.000	4.31	8.93
		기타	3.17	2.02	.243	-1.36	7.71
	흑인	백인	-6.62	1.05	.000	-8.93	-4.31
		기타	-3.45	2.22	.243	-8.35	1.45
	기타	백인	-3.17	2.02	.243	-7.71	1.36
		흑인	3.45	2.22	.243	-1.45	8.35

*  .05 수준에서 평균차가 큽니다.

1. 가설은?

기술통계에서 빨간색 타원을 보고.

대립가설 : 인종간에 직업명성에 차이가 있다.

귀무가설 : 인종간에 직업명성에는 차이가 없다.

2. 분산분석에서 유의학율의 0.000 이므로 귀무가설 “인종간에 직업명성에는 차이가 없다”를 기각한다.

3. 귀무가설을 기각했으므로 각 인종별 직업명성의 차이를 알기 위해 사후 분석을 해석

먼저 분산의 등분산 여부 확인

분산의 동질성에 대한 검정에서

유의 확률 0.112>0.05이므로 등분산인 것으로 가정하여

다중비교에서 Tukey나 LSD 둘 중 하나를 해석 한다.

(등분산이 아닌 경우에는 Dunnett T3를 해석)

백인과 기타, 기타와 흑인의 유희확율을 > 0.05 이므로 “인종간 직업명성에 차이가

없다”를 채택한다.

흑인과 백인간 유의 확률이 0.000이므로 귀무가설을 기각하여 “흑인과 백인간에

직업명성에는 차이가 있다”

교차분석

케이스 처리 요약

	케이스
	유효		결측		전체
	N	퍼센트	N	퍼센트	N	퍼센트
성별 * 행복도	1504	99.1%	13	.9%	1517	100.0%

성별 * 행복도 교차표

			행복도			전체
			매우행복	행복한편	불행한편
성별	남자	빈도	206	374	53	633
		기대빈도	196.5	367.0	69.4	633.0
		성별의 %	32.5%	59.1%	8.4%	100.0%
		행복도의 %	44.1%	42.9%	32.1%	42.1%
		전체 %	13.7%	24.9%	3.5%	42.1%
	여자	빈도	261	498	112	871
		기대빈도	270.5	505.0	95.6	871.0
		성별의 %	30.0%	57.2%	12.9%	100.0%
		행복도의 %	55.9%	57.1%	67.9%	57.9%
		전체 %	17.4%	33.1%	7.4%	57.9%
전체		빈도	467	872	165	1504
		기대빈도	467.0	872.0	165.0	1504.0
		성별의 %	31.1%	58.0%	11.0%	100.0%
		행복도의 %	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%
		전체 %	31.1%	58.0%	11.0%	100.0%

카이제곱 검정

	값	자유도	점근 유의확률 (양쪽검정)
Pearson 카이제곱	7.739	2	.021
우도비	7.936	2	.019
선형 대 선형결합	4.812	1	.028
유효 케이스 수	1504

a  0 셀 (.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 69.44입니다.

1. 가설?

교차표에 타원의 내용으로

대립가설 : 성별에 따른 행복도에 차이가 있다.

귀무가설 : 성별에 따른 행복도에 차이가 없다.

2. 카이제곱 검정에서 Pearson의 카이제곱 라인의 유의확율 0.021 < 0.05이므로 귀무가설 “성별에 따른 행복도에 차이가 없다”를 기각한다

상관관계 분석

기술통계량

	평균	표준편차	N
최종 졸업년도	12.88	2.98	1510
부친의 최종 졸업년도	10.88	4.13	1069
모친의 최종 졸업년도	10.79	3.46	1233

.상관계수

		최종 졸업년도	부친의 최종 졸업년도	모친의 최종 졸업년도
최종 졸업년도	Pearson 상관계수	1.000	.463	.419
	유의확률 (양쪽)	.	.000	.000
	N	1510	1065	1232
부친의 최종 졸업년도	Pearson 상관계수	.463	1.000	.672
	유의확률 (양쪽)	.000	.	.000
	N	1065	1069	974
모친의 최종 졸업년도	Pearson 상관계수	.419	.672	1.000
	유의확률 (양쪽)	.000	.000	.
	N	1232	974	1233

**  상관계수는 0.01 수준(양쪽)에서 유의합니다.

1. 가설?

대립가설 : 부모와 자녀간 학력은 관계가 있다.

귀무가설 : 무모와 자녀간 학력은 관계가 없다.

2. 상관계수와 관계

상관계수	상관관계
±0.9 이상	상관관계가 아주 높다
±0.7～0.9	상관관계가 높다
±0.4～0.7	상관관계가 있다
±0.2～0.4	상관관계가 있으나 낮다
±0.2 미만	상관관계가 거의 없다

최종졸업년도와 부친의 최종졸업년도에서 유의확율 0.000 < 0.05이고 상관계수가

0.463이므로 “부친과 자녀의 학력에는 (양 의) 상관관계가 있다”,

최종졸업년도와 모친의 졸업년도에서 유의확율 0.000 < 0.05이고 상관계수가

0.419이므로 “모친과 자녀의 학력에는 (양 의) 상관관계가 있다.”

회귀분석

진입/제거된 변수

모형	진입된 변수	제거된 변수	방법
1	현 근무월수, 최초급여, 피교육년수	.	입력

a  요청된 모든 변수가 입력되었습니다.

b  종속변수: 현재급여

모형 요약

모형	R	R 제곱	수정된 R 제곱	추정값의 표준오차
1	.895	.801	.800	$7,646.00

a  예측값: (상수), 현 근무월수, 최초급여, 피교육년수

b  종속변수: 현재급여

분산분석

모형		제곱합	자유도	평균제곱	F	유의확률
1	선형회귀분석	110439694339.523	3	36813231446.508	629.703	.000
	잔차	27476801096.816	470	58461278.929
	합계	137916495436.340	473

a  예측값: (상수), 현 근무월수, 최초급여, 피교육년수

b  종속변수: 현재급여

계수

모형		비표준화 계수		표준화 계수	t	유의확률
		B	표준오차	베타
1	(상수)	-19986.502	3236.616		-6.175	.000
	피교육년수	966.107	157.924	.163	6.118	.000
	최초급여	1.689	.058	.779	29.209	.000
	현 근무월수	155.701	35.055	.092	4.442	.000

a  종속변수: 현재급여

1. 가설?

모형요약 테이블의 참고항목을 통해

대립가설 : 현재급여는 현근무월수, 최초급여, 피교육연수에 영향을 받는다.

귀무가설 : 현재급여는 현근무월수, 최초급여, 피교육연수에 영향을 받지 않는다.

2. 분산분석에서

유의확율 0.000<0.05이므로 귀무가설을 기각한다. (F : 629.703)

그러므로 현재급여는 현근무월수, 최초급여, 피교육연수에 영향을 받는다.

3. 모형요약에서

R(0.895) -> 현재급여와 현근무월수, 최초급여, 피교육연수는 강한 상관관계를

갖는다.

R제곱(0.801) -> 현근무월수, 최초급여, 피교육연수의 변화량으로 현재급여 변화량

의 80.1%를 설명할 수 있다.

4. 회귀방정식=> 계수 테이블에서

종속변수 = 상수 + 독립변수 * B

피교육년수의 유의수준 0.000 < 0.05이므로 회귀계수 966.107은 의미가 있다.

최초급여의 유의수준 0.000 < 0.05이므로 회귀계수 1.689은 의미가 있다.

현구무월수의 유의수준 0.000 < 0.05이므로 회귀계수 155.701은 의미가 있다.

그러므로

현재급여 = -19986.502 + 966.107*피교육년수 + 1.689*최초급여 + 155.701*현근무월수

5. 현재급여에 대해 가장 큰 영향을 미치는 독립변수는 ?

계수테이블의 표준화 계수(베타)가 가장큰 값이 종속변수에 가장 큰 영향을 미친다.

피교육연수 6.118, 최초급여 29.209, 현근무월수 4.442이므로 최초급여가 현재급여

에 가장 큰 영향을 미친다.