SPSS 통계 이용방법 가이드: 3일차 - 기초 통계 분석

SPSS 통계 이용방법 가이드: 3일차 - 기초 통계 분석

SPSS를 이용한 데이터 분석의 핵심은 데이터를 수치로 요약하고, 변수 간의 관계를 파악하는 기초 통계 분석입니다. 오늘은 기술 통계와 상관 분석을 중심으로 SPSS의 기본적인 통계 기능을 배우겠습니다.

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1. 기술 통계(Descriptive Statistics)란?

기술 통계는 데이터를 요약하여 전체적인 특성을 파악하는 방법입니다. 주요 지표로는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최솟값(Minimum), 최댓값(Maximum), 표준편차(Standard Deviation) 등이 있습니다.

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2. SPSS로 기술 통계 실행하기

실습: 데이터 요약하기

학생들의 시험 점수를 요약하여 평균, 표준편차 등을 계산해보겠습니다.

1. Analyze 메뉴 선택:
   • 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives를 클릭합니다.
2. 변수 선택:
   • 분석할 변수(예: Score1, Score2, Score3)를 선택한 뒤 오른쪽 Variables 창으로 이동합니다.
3. 옵션 설정:
   • "Options" 버튼을 클릭하여 필요한 통계 지표(예: Mean, Std. Deviation, Minimum, Maximum)를 선택한 뒤 "Continue"를 누릅니다.
4. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 Output 창에 분석 결과가 나타납니다.
   • 예: 각 시험 점수의 평균과 표준편차를 확인할 수 있습니다.

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3. 상관 분석(Correlation Analysis)이란?

상관 분석은 두 변수 간의 관계를 파악하는 분석 방법입니다. 상관계수(Correlation Coefficient)는 -1에서 1 사이의 값으로 나타나며, 다음을 의미합니다:

• 1: 두 변수 간에 완벽한 양의 상관관계.
• 0: 두 변수 간에 관계 없음.
• -1: 두 변수 간에 완벽한 음의 상관관계.

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4. SPSS로 상관 분석 실행하기

실습: 두 변수 간의 상관관계 분석

학생들의 국어 점수(Score1)와 수학 점수(Score2) 간의 상관관계를 분석해보겠습니다.

1. Analyze 메뉴 선택:
   • Analyze > Correlate > Bivariate를 클릭합니다.
2. 변수 선택:
   • 상관 분석할 변수(예: Score1, Score2)를 선택하고 오른쪽 창으로 이동합니다.
3. 분석 설정:
   • "Pearson" 상관계수를 기본값으로 설정합니다.
   • "Flag significant correlations" 옵션을 선택하면 유의미한 결과에 표시를 추가합니다.
4. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 출력 창에 상관 분석 결과가 표시됩니다.
   • 예: 상관계수가 0.75라면 두 변수 간에 강한 양의 상관관계가 있음을 의미합니다.

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5. 데이터 해석하기

기술 통계 해석:

예를 들어, 한 변수의 평균이 75점, 표준편차가 10이라면 대부분의 학생들이 65~85점 범위 내에 분포한다는 것을 의미합니다.

상관 분석 해석:

1. 양의 상관관계: 두 변수 중 하나가 증가하면 다른 변수도 증가(예: 키와 몸무게).
2. 음의 상관관계: 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소(예: 스트레스와 수면 시간).
3. 상관 없음: 두 변수 간에 의미 있는 관계가 없음.

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6. SPSS 출력 결과를 그래프로 표현하기

SPSS에서 분석 결과를 그래프로 시각화하면 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

산점도(Scatterplot) 그리기:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Scatter/Dot을 선택한 뒤, Simple Scatter를 드래그하여 작업창에 놓습니다.
3. x축과 y축에 각각 상관 분석한 변수(예: Score1, Score2)를 배치합니다.
4. "OK"를 클릭하면 산점도가 출력됩니다.
   • 점들이 대각선 방향으로 분포한다면 강한 상관관계가 있음을 의미합니다.

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7. 오늘의 실습 목표

1. 기술 통계를 사용해 데이터를 요약하세요(평균, 표준편차 등).
2. 상관 분석을 통해 변수 간의 관계를 파악하세요.
3. 산점도를 그려 분석 결과를 시각화하세요.

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8. 마무리

기초 통계 분석은 데이터를 이해하는 첫 단계입니다. 오늘 배운 기술 통계와 상관 분석은 복잡한 데이터 속에서도 핵심 정보를 파악할 수 있도록 도와줍니다. 다음 4일차에서는 **가설 검정(t-검정, ANOVA)**을 다룰 예정입니다.

궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 더 구체적인 사례와 함께 설명드리겠습니다. 😊