[논문통계분석] 논문에서 사용되는 반복측정분산분석(RM_ANOVA) spss분석방법 및 해석 방법 _통계분석강의_퀵데이터

▣ 반복측정분산분석(Repeated Measures ANOVA) 분석방법 및 해석

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■ 반복측정분산분석(Repeated Measures ANOVA)이란?

● 동일 집단에 사전, 사후, 추후 등 3회 이상 측정할 경우 두 개 이상의 집단을 비교

● 동일 집단에 두 번만 측정하여 차이를 비교할 때는 대응표본 t-검정, 공분산분석 등 이용

 

 

연구가설

"학교폭력예방을 위한 역할극 프로그램이 학교폭력태도 변화에 효과가 있는가?"

 

 

 

분석 및 해석\

● 분석 – 일반선형모형 - 반복측도

 

 

 

 

● 시점 유의(P<0.05), 시점X집단 유의(P<0.05)

  ▶프로그램의 효과는 집단과 시점에 따라 학교폭력태도에 차이가 있음

 

 

● Mauchly의 구형성 검정 P값이 0.05보다 커야함

● 엡실런 값 결과 확인

• 0.75이상: Huynh-Feldt
• 0.75미만: Greenhouse-Geisser

반복측정분산분석을 적용하기 위해서는 오차항의 공분산 행렬에 대한 구조가 모형에서 상정하고 있는 구조와 동일한지 여부를 검증해야 한다. 비록 동일한 집단에 대해 시점을 다르게 하면서 반복적으로 측정된 데이터이지만 모든 반복 횟수 간의 관련성 정도는 일정해야 한다는 의미이다. 이때 Mauchly(머출리)의 구형성 검증을 확인한다. P값이 0.05보다 커야지 구형성 가정을 만족한다. 쉽게 분산분석의 오차분산의 동질성 검증과 같은 개념으로 생각하면 된다.

그런데 지금 유의확률이 .000으로 구형성 가정을 만족하지 못한다. 구형성 가정을 충족시키지 못하면 집단 간 차이가 없음에도 있다고 잘못 결론 내릴 수 있는 1종 오류가 커질 수 있다. 그래서 좀 더 보수적인 검증이 필요하기 때문에 엡실론의 값을 확인한다. 유의확률이 0.05미만으로 만족하지 못하면 그린하우스 게이서(Greenhouse-Geisser), 하인펠트(Huynh-Feldt)를 보면 된다. 구형성 가정 문제가 없다면 구형성 가정 출력결과를 보면된다. 그린하우스 엡실론 값이 0.75보다 크면 하인펠트의 결과를 이용하고, 그렇지 않으면 그린하우스의 결과를 이용하거나 이조차도 안되면 좀 전에 본 다변량 검정결과를 이용한다.

참고로 그린하우스게이서와 하인펠트의 자유도 값이 소수점으로 나온다. 이것은 원래 자유도를 엡실런 값으로 보정해서 그렇다. 구형성 검정표에서 자유도가 2이고 엡실런 값이 각각 0.735, 0.751이다. 2곱하기 0.735= 1.47이고, 2곱하기 0.751을 하면 1.503이다. 물론 표에 보여지는 수치로 하면 약간의 오차가 있다. 소수점 뒤로 숫자가 더 있어서 정확히 계산하면 1.503이 나온다.

 

 

● 엡실런의 결과에 의해 시점, 시점X집단 유의(P<0.05)

   ▶ 시점에 따른 전체적 변화가 있음, 두 집단의 시간에 따른 변화는 다름

   ▶ 프로그램의 효과는 집단과 시점에 따라 학교폭력태도에 차이가 있음 

 

 

● 학교폭력태도

(1) 사전검사 : 비교집단 > 실험집단 (프로그램 실시전)

(2) 사후검사 : 실험집단 > 비교집단

(3) 추후검사 : 실험집단 > 비교집단

 

 

● 엡실런의 결과에 의해 시점, 시점X집단 유의(P<0.05)

▶프로그램의 효과는 집단과 시점에 따라 학교폭력태도에 차이가 있음

 

 

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