경원대학교 경영통계학 조민정 교수님 spss레포트 자료입니다.

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경원대학교 경영통계학 조민정 교수님 spss레포트 자료입니다.에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

말할수 있는가?
귀무가설 - 이 학교 중학교1학년 여학생들의 평균 몸무게는 50kg이라고 말할수 없다.
대립가설 - 이 학교 중학교1학년 여학생들의 평균 몸무게는 50kg이라고 말할수 있다.
케이스의 수가 30개 이상이므로, 정규분포 검증이 가능하다.
몸무게의 평균은 49.77 kg 이고, 표준편차가 4.847 이다.
t값은 -.264이고, 유의확률은 .794로서, 0.05 수준보다 더 크므로 유의하지않다.
따라서 귀무가설을 기각 시키지 못하므로, 이 학교 중학교 1학년 여학생의 평균 몸무게는 50kg이 아니라고 말할수 없다. 다시 말하면,
이 학교 1학년 여학생들의 평균 몸무게는 50kg 정도 되는 것으로 추측된다.
3-2. 두 모집단평균검증(t)
연구문제 - 두 가지 교육 방법에 따른 판매실적에는 차이가 있는가?
귀무가설 - 두 가지 교육 방법이 다른 판매실적과 서로 차이가 없다.
대립가설 - 두 가지 교육 방법이 다른 판매실적과 서로 차이가 있다.
가정 : 모집단의 정규분포를 이룬다. 두 모집단의 분산이 같다.
등분산 검정에서 귀무가설은 분산이 동일하다.이고,
t-검정에서 귀무가설은 A와 B의 평균이 동일하다 이다.
등분산 검정에서 유의확률이 .807이므로, 유의수준 .05보다 크므로, 귀무가설을 기각하지 못한다. 따라서 분산이 동일하다.
윗줄에서 해석해야 한다.
t값이 1.649 이고, 유의확률이 .119로 나타나 유의수준 .05 보다 크므로 귀무가설이 기각되지 않는다. 따라서 A와 B의 평균이 동일하다.
즉, 두가지 교육방법에 따른 판매실적의 차이는 있다고 할 수 없다.
결론은 , 두 가지 교육방법에 따른 판매실적의 차이는 없을것이라고 추측할수 있다.
2)
연구문제 - 응답자 성별에 따라 연령의 평균차이가 있는가?
귀무가설 - 응답자 성별에 따라 연령의 평균차이가 없다.
대립가설 - 응답자 성별에 따라 연령의 평균차이가 있다.
가정 : 모집단의 정규분포를 이룬다. 두 모집단의 분산이 같다.
등분산 검정의 귀무가설은 분산이 같다 이고,
T검정의 귀무가설은 남자와 여자의 평균은 같다 이다.
따라서 등분산 검정의 유의확률이 .000이므로, 귀무가설이 기각되고, 연구가설이 지지된다.
따라서 두 모집단의 분산이 같지 않다.
아래 줄로 해석해야 한다.
t값은 4.062이고, 유의확률이 .000이므로 유의수준 .001 수준으로 유의하다. 따라서, 귀무가설이 기각되고 연구가설이 지지되므로, 남자와 여자의 평균 나이 차이는 존재한다.
평균의 차이는 4.81843이고, 차이의 표준 오차는 1.18633 이다.
3-3. 짝을 이룬 값들의 차이검증
1)
연구문제 - 포장디자인에 따라 비누의 매출이 달라질것인가?
귀무가설 - 포장디자인에 따라 비누의 매출이 달라지지 않는다.
대립가설 - 포장디자인에 따라 비누의 매출이 달라진다.
디자인A와 디자인B의 판매실적의 평균차이는 4이고, 표준편차는 4.536이다.
t값이 2.494이고, 유의확률이 .041이므로, 유의수준 .05 수준에서 유의하다.
따라서, 귀무가설이 기각되고, 연구가설이 지지된다.
그러므로, 포장디자인에 따라 판매실적이 다르다라고 할수있다.
2)
연구문제 - 프로그램 참여하기 이전의 사전자존감과 프로그램 참여한 이후 사후자존감이 향상 되었는가?
귀무가설 - 프로그램 참여하기 이전의 사전자존감과 프로그램 참여한 이후 사후자존감이 향상 되지 않았다.
대립가설 - 프로그램 참여하기 이전의 사전자존감과 프로그램 참여한 이후 사후자존감이 향상 되었다.
평균의 차이는 -.29655 이고, 표준편차는 .59731이다.
t값은 -2.674이고, 유의확률이 .012이므로, 유의수준 .05 수준에서 유의하다.
따라서, 귀무가설을 기각하고, 연구가설을 지지한다.
그러므로, 프로그램 이후 자존감이 향상되었다고 할수있다.
4. 분산분석(ANOVA)
연구문제 - 4가지 교육프로그램에 따라 판매실적이 다른가?
귀무가설 - 4가지 교육프로그램에 따라 판매실적이 다르지않다.
대립가설 - 4가지 교육프로그램에 따라 판매실적이 다르다.
귀무가설이 각각의 분산이 동일하다. 이다.
유의확률이 .330이므로 유의수준 .05 보다 크므로, 유의하지않다. 따라서, 귀무가설을 기각할수 없다. 그러므로, 분산이 동일하다.
분산분석의 유의확률은 .028이므로, 유의수준 .05수준에서 유의하므로, 귀무가설을 기각하고, 연구가설을 지지한다.
따라서, 각 집단간에 차이가 있다.
대비값이 -9.84가 나왔으므로, 집단A,C 보다 집단 B,D가 판매실적이 더 높다.
유의확률이 .009이므로, 유의수준 .01 수준에서 유의하다. 따라서 ,귀무가설을 기각하고 연구가설을 지지한다.
C프로그램이 D프로그램보다 평균차가 -16.917 차이가 나고, 0.05 수준에서 유의하다.
따라서, C하고 D하고 차이가 있다.
C하고 D하고는 큰 차이가 나는 것을 확인할수 있다.
5. 신뢰도분석
1)
유효 케이스의 수느 148 이고, 제외된 케이스의 수는 없다.
cronbach의 알파계수는 .712 이므로, 0.6을 넘어 신뢰도가 나쁘지 않다.
항목을 제거하게 되어 신뢰도가 높아지는 것을 보면, nfc6을 제거시이전 cronbach의 알파 계수보다 높아지게 된다.
nfc6번 항목을 제거하고 다시 신뢰도 검사를 하면.
신뢰도가 .760으로 상승하였다.
항목 삭제시 cronbach알파 계수가 올라가는것이 있나 보면,
nfc7번 항목을 삭제하면, .844로 올라간다는것을 알수있다.
cronbach의알파 계수가 .844로 상승하였다.
신뢰도가 상당히 높다.
더 이상 항목을 삭제해도 알파계수가 올라지 않는다.
2)
총 합계의 케이스의 수는 120이다.
유효케이스의 수는 111(92.5%)이고, 제외된 케이스는 9(7.5%)이다.
cronbach의 알파 계수가. .686 으로, .6보다 크므로 어느정도 신뢰도가 있다라고 할수있다.
항목이 삭제된 경우 cronbach알파 계수가 올라가는것을 보면,
접근성 항목을 제거하면, .716으로 계수가 상승한다.
접근성 항목을 제거하고 다시 신뢰도 분석를 하면,
cronbach알파 계수가 .716으로 상승하였다. 이전보다는 신뢰도가 높다라고 할수있다.
다시한번, 항목

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