t검정, F-검증(분산분석), x²검정(카이스퀘어)

 

t검정, F-검증(분산분석), x²검정(카이스퀘어)

 

△ t검정은 주로 두 집단 간의 차이의 여부를 분석할 때 사용하는 것이므로 독립변수는 2개이며, 종속변수가 하나인 경우 사용한다. 또한 변수의 척도는 독립변수의 경우 두 집단으로 분리할 수 있는 명목변수가 되어야 한다. 즉 성별과 같이 남자와 여자 집단으로 분리해 두 집단을 비교하는 경우에 사용할 수 있다. 또한 종속변수의 척도는 등간척도나 비율척도로 구성되어야 한다. 즉 등간척도 이상의 척도를 갖고 있어야 한다.

 △ 분산분석(F-검증)(ANOVA)의 경우 세 집단 이상 간의 차이가 있는지의 여부를 분석할 때 사용하는 통계방법이다. 따라서 독립변수는 3개 이상(엄밀히 정의하면 2개 이상도 가능함), 종속변수는 하나인 경우에 활용한다. 변수의 척도는 독립변수의 경우 세 집단 이상으로 분류할 수 있는 명목변수여야 한다. 즉 종교변수와 같이 개신교, 천주교, 불교와 같이 세 집단 간에 차이의 여부를 비교할 때 사용 가능하다.

 △ x²검정(카이스퀘어)의 경우 독립변수와 종속변수의 범주 간의 관련성을 분석하는 방법이다. 독립변수와 종속변수의 척도는 보통 명목척도 및 서열척도가 일반적이나 조건이 적합할 경우 척도와 관계 없이 활용이 가능하다. 단 x²검정의 조건이 안 되는 경우는 다음과 같다. 추리통계가 아닌 경우, 총 사례 수(총 응답자)가 30명 미만인 경우, 셀(cell) 내 최소 기도 빈도가 5미만인 경우가 전체 셀의 20% 이상을 차지하고 있는 경우에는 사용할 수 없다.

 

통계방법	분산목적	변수의 척도	예시
t검정	단일집단의 검정 두 집단간의 비교	독 : 두 범주형 척도 종 : 등간 이상의 척도	독 : 성별(남, 여) 종 : 투표율
분산분석 (ANOVA)	세 집단 이상간의 차이분석	독 : 두 개 이상의 범주형 척도 종 : 등간 이상의 척도	독 : 종교 종 : 소득
x²검정	관련성 분석	독, 종 : 명목, 서열 (단 척도에 관계없이 활용가능)	독 : 성별 종 : 학점
상관관계 분석	상관관계분석	독 : 등간 이상의 척도 종 : 등간 이상의 척도	독 : 교육수준 종 : 소득
회귀분석	독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 정도 분석	독 : 등간 이상의 척도 종 : 등간 이상의 척도	독 : 소득, 근무연수 종 : 소비