독립표본 t검정 완전정복｜두 집단 간 차이검증·효과크기·결과보고까지｜QuickData 논문통계 강의
독립표본 t검정이란?
독립표본 t검정(Independent Samples t-test)은 두 개의 서로 다른 집단 간 평균 차이가 통계적으로 유의한지 검증하는 가장 기본적인 통계분석 방법입니다.
이런 연구에 사용됩니다.
- 남학생 vs 여학생의 학업스트레스 비교
- 온라인 수업 vs 오프라인 수업의 학습만족도 차이
- 정규직 vs 계약직의 조직몰입도 분석
- 실험집단 vs 통제집단의 효과 검증 후 공분산(ANCOVA) 분석
★ 핵심 포인트:
✔ 독립표본 t검정은 두 집단이 서로 독립적이어야 합니다.
✔ 동일 집단의 사전-사후 비교는 대응표본 t검정을 사용해야 합니다.
독립표본, 대응표본은 언제 사용하나?
독립표본 vs 대응표본 구분법
예시: 재택근무와 직무만족도
"재택근무 환경에서 성별에 따라 직무만족도에 차이가 있을까?"
▶ 평균만 보면 여성이 더 높지만, 이 차이가 통계적으로 유의한지 검증이 필요합니다.
SPSS분석 : 독립표본 t검정 실행 5단계
□ 1단계: 메뉴 선택
분석 → 평균비교 → 독립표본 t검정
□ 2단계: 변수 설정
- 검정변수: 직무만족도 (종속변수)
- 집단변수: 성별 (독립변수)
□ 3단계: 그룹 정의
- 집단1: 1 (남성) / 집단2: 2 (여성)
□ 4단계: 가정 확인 옵션
- 정규성 검정: Shapiro-Wilk (샘플 50개 이하), Kolmogorov-Smirnov (50개 이상)
- 등분산 검정: Levene 검정 (자동 출력)
□ 5단계: 결과 확인
- 확인 버튼 클릭 → 출력 창에서 결과 확인
SPSS분석 : 독립표본 t검정 결과 해석
□ Levene의 등분산 검정 먼저 확인
▶ p > .05 → 등분산 가정 충족
- 등분산 가정 충족 시: "등분산이 가정됨" 행의 t값 사용
- 등분산 가정 위배 시: "등분산이 가정되지 않음" 행의 Welch t 값 사용
□ t검정 결과표 해석
▶ p = .000 < .05 → 통계적으로 유의한 차이 존재
▶ 평균차이 = -0.414 → 여성이 남성보다 0.414점 높음
▶ d = -2.535 → 절댓값 2.535는 매우 큰 효과크기로 두 집단 간 차이가 실질적으로 매우 큰 것을 의미합니다.
▶ 신뢰구간이 0을 포함하지 않음(효과가 통계적으로 유의함), 하한(-3.060)과 상한(-2.003) 모두 음수(효과의 방향이 일관됨)
독립표본 t검정 결과 논문작성법
성별에 따른 직무만족도의 차이를 검증하기 위해 독립표본 t검정을 실시하였다. Levene의 등분산 검정 결과 등분산 가정이 충족되었으며(F=2.492, p=.118), 분석 결과 여성의 직무만족도(M=4.096, SD=1.498)가 남성(M=3.682, SD=1.758)보다 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다(t(98)=-12.677, p<.001). Cohen's d는 -2.535큰 효과크기를 나타냈다.
독립표본 t검정 표 작성 예시
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독립표본 t검정은 두 집단 간의 평균 차이를 비교할 때 가장 많이 사용하는 통계기법으로, 논문에서는 성별·집단·프로그램 참여 여부 등 그룹 간 차이를 분석하는 핵심 도구입니다. 그러나 실제 논문 작성 과정에서는 등분산 검정, 정규성 확인, 효과크기 해석 등 분석 단계마다 세부적인 통계 이해가 필요해 혼자 처리하기 어려운 경우가 많습니다.
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