SPSS 초보도 따라 하는 교차분석 & 카이제곱 검정 완벽 정리(논문통계분석 by 퀵데이터)

 

논문 통계 초보자를 위한 교차분석 가이드 : SPSS로 두 변수 관계를 파헤치자!

논문 작성을 위해 설문 데이터를 분석하다 보면, 두 범주형 변수 간의 연관성을 확인하고 싶은 경우가 많습니다.

예를 들어, '성별에 따라 선호하는 커피 종류가 다른가?' 또는 '연령대에 따라 스마트폰 이용 시간이 차이가 있는가?' 같은 질문에 답을 찾아야 할 때 말이죠. 이럴 때 사용하는 가장 기본적인 통계 기법이 바로 교차분석(Cross-tabulation Analysis)입니다. 그리고 그 관계가 단순한 우연인지, 아니면 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 판단하는 것이 카이제곱(χ2) 검정입니다.

이번 글에서는 통계 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 SPSS를 활용한 교차분석 및 카이제곱 검정 방법과 결과 해석을 쉽고 구체적으로 설명해 드리겠습니다.

논문통계분석대행 ㅣ퀵데이터

 

교차분석(Cross-tabulation)이란?

교차분석은 명목척도나 순서척도로 측정된 두 변수 간의 관계를 분석하는 방법입니다. 즉, 성별(남/여), 학력(고졸/대졸/대학원졸), 만족도(매우 만족/만족/보통/불만족)와 같이 범주로 구분되는 데이터를 분석할 때 유용합니다. 교차분석을 통해 두 변수의 각 범주에 해당하는 빈도와 비율을 한눈에 볼 수 있는 '교차표'를 생성하고, 이를 통해 변수들 간의 연관성을 직관적으로 파악할 수 있습니다.

명목척도, 순서척도가 아닌 변수(예: 나이, 소득)는 어떻게 분석하나요? 걱정하지 마세요!

SPSS의 '다른 변수로 코딩 변경' 기능을 활용하여 연령대를 '20대', '30대', '40대' 등으로 그룹화하면 교차분석이 가능해집니다.

 

교차분석을 사용하는 경우

• 성별 × 제품 선호도 : 남녀에 따라 선호하는 제품이 다른가?
• 연령대 × 서비스 만족도 : 나이에 따라 만족도에 차이가 있는가?
• 직급 × 교육훈련 필요성 : 직급별로 교육 필요성 인식이 다른가?
• 지역 × 정책 지지도 : 거주 지역에 따라 정책 지지도가 다른가?

 

[실전 사례] '연령대에 따른 스마트폰 구매 브랜드 선호도' 분석

다음과 같은 연구 가설을 검증해 보겠습니다.

가설 : 연령대에 따라 스마트폰 브랜드 선호도에 유의한 차이가 있을 것이다.

 

 

SPSS 교차분석 방법

1. SPSS 메뉴에서 [분석(Analyze)] → [기술통계량(Descriptive Statistics)] → [교차분석(Crosstabs)]을 클릭합니다.
2. 새로운 창이 열리면, '행(Rows)' 상자에 '연령대' 변수를, '열(Columns)' 상자에 '브랜드 선호도' 변수를 이동시킵니다. (일반적으로 독립변수(영향을 주는 변수)를 열에, 종속변수(영향을 받는 변수)를 행에 놓는 것이 해석에 용이합니다.)
3. [통계량(Statistics)] 버튼을 클릭하고 '카이제곱(Chi-square)'에 체크합니다. 필요에 따라 '람다(Lambda)'나 '감마(Gamma)'에도 체크할 수 있습니다.
4. [셀(Cells)] 버튼을 클릭하고 '퍼센트(Percentages)' 항목에서 '열(Column)'에 체크합니다. 이렇게 하면 각 연령대 그룹 내에서 브랜드 선호도의 비율을 쉽게 비교할 수 있습니다.
5. [계속(Continue)] → [확인(OK)]를 클릭하면 분석 결과가 출력됩니다.

교차분석방법

교차분석방법

교차분석방법

교차분석방법

 

교차분석 결과, 어떻게 해석할까?

교차분석을 실시하면 크게 교차표와 카이제곱 검정 결과표 두 가지를 중점적으로 확인해야 합니다.

1. 교차표(Crosstabulation Table)

이 표는 연령대별로 각 브랜드에 대한 선호 비율을 한눈에 보여줍니다.

• 예시 해석 : "교차표를 살펴보니, 20대 응답자의 60%는 A 브랜드를 선호하는 반면, 50대 응답자는 10%만이 A 브랜드를 선호하는 것으로 나타났다." 와 같이 비율을 직접 비교하며 경향성을 파악할 수 있습니다.

2. 카이제곱 결과

유의확률(p값)이 0.05보다 작으면 두 변수는 통계적으로 유의한 연관이 있습니다.

유의확률	해석
< 0.05	연령대와 브랜드 선호도 간에 통계적으로 유의한 차이가 있음을 의미합니다.
≥ 0.05	연령대와 브랜드 선호도 간에 통계적으로 유의미한 차이가 없다는 것을 의미합니다.

 

카이제곱 검정의 유의확률이 0.05보다 작게 나왔다면, "연령대에 따라 스마트폰 브랜드 선호도에 유의미한 차이가 있다(p<.05)"라고 결론 내릴 수 있습니다. 이때 교차표를 활용해 "20대는 A 브랜드를, 50대는 B 브랜드를 더 선호하는 경향이 나타났다"와 같이 구체적인 내용을 덧붙여 논리적으로 서술해야 합니다.

 

교차분석 시 자주 묻는 질문

변수값이 많다면?

너무 많은 변수값은 분석이 어려우므로, 유사한 특성끼리 묶어서 범주 수를 줄이면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

p값이 유의하지 않을 때는?

데이터의 수가 너무 적거나 특정 집단의 수가 적으면 유의하지 않을 수 있습니다. 이때 비슷한 항목끼리 범주를 묶어 재분석하면 더 명확한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

교차분석은 두 범주형 변수의 관계를 파악하는 가장 기본적이면서도 중요한 통계기법입니다. SPSS를 활용하면 복잡한 계산 없이도 쉽게 분석할 수 있어 논문 초보자에게 매우 유용합니다. 하지만 올바른 해석과 논문 작성을 위해서는 통계적 지식과 경험이 필요합니다. 혼자 분석하기 어렵거나 결과 해석에 확신이 서지 않는다면, 전문가의 도움을 받는 것이 현명한 선택입니다.

퀵데이터는 교차분석부터 고급 통계분석까지 논문에 필요한 모든 통계 서비스를 제공합니다. 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 해석으로 여러분의 성공적인 논문 완성을 도와드리겠습니다.

 

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