통계 처리 예시 – 비모수검정 ANOVA by SPSS

10개의 눈에 대해 자세를 달리해 안압을 측정한 데이터.

1. 일단 Analysis of variance를 시행하면서 등분산성 검정 (Levene’s test)을 옵션으로 시행했다.
“자세에 따라 안압에 차이가 없다”가 귀무가설인 상황이므로 1-way ANOVA를 시행하면 된다.
[분석 → 평균비교 → 일원배치 분산분석]
Levene’s test의 p-value가 낮게 나와서 자세에 따른 안압의 분산이 같다고 할 수 없는 상황.
ANOVA는 정규성 (normality)와 등분산성 (homoscedasticity)을 가진 그룹간의 차이를 검정하는데 사용할 수 있는 검사법이므로, 비모수검정 중 1-way ANOVA에 해당하는 Kruskall-Wallis analysis를 시행해야 한다.
2. [분석 → 비모수검정 → 독립 K표본]
집단변수는 검사법, 검정변수는 안압 (범위지정을 꼭 해줘야 실행이 가능함)
이때 귀무가설은 “검사법에 따라 안압의 차이가 없다”
Kruskall-Wallis 검정의 p-value가 낮게 나와서 자세에 따른 안압에 차이가 없다고 할 수 없다.
즉, 어딘가 차이가 있는 상황이다. 이럴 때는 post-hoc test를 통해 어느 그룹간에 차이가 있는가를 확인해볼 필요가 있다.
3. 사후검정(post-hoc test)을 하려고 고생을 좀 했는데, 비모수적 사후검정 (non-parametric post-hoc test)들도 다같이 일원배치 분산분석의 옵션으로 들어가 있었다. -_-;
다시 [분석 → 평균비교 → 일원배치 분산분석]으로 들어가 옵션에서 비모수적 사후검정 중 “Tamhane’s test”를 선택해서 실행.
이렇게 하면 어떤 그룹간에 차이가 있는지를 구체적으로 볼 수 있다.
끝.

CC BY-NC-SA 4.0 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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