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밖에 비가 엄청나게 오네요.... 헉... 지금 변량 분석 하다가 자료 올려 봅니다요... (오늘은 6월2일이랍니다... 2009년)
1. 일변량 분석(univariate analysis)
한개의 변수를 가지고 분석.
변수의 평균, 표준편차, 분산 등의 대표값 혹은 자료가 어떤 분포를 나타내는지(막대, 선그래프, 산포도)등의 기술하는 것.
2. 이변량 분석(bivariate analysis)
두 변수 사이의 연관성에 대한 분석.
하나의 변수가 다른 변수에는 어떠한 영향을 주고 있는지? 그러한 관계의 크기와 방향은 어떤지 분석.
t-test, paired t-test, correlation, 교차분석(cross tabulation), 일원 분산 분석(one way ANOVA), 두변수 사이의 단순 회귀분석(simple linear regression)
3. 다변량 분석(multivariate analysis)
세개 이상의 변수를 사이의 관계에 대한 설명하기 위한 분석.
여러개의 결과 변수를 예측하는 것을 의미.
Tip. 다변량 분석(multivariate analysis)은 다변수분석(multivariable analysis)와 같은의미로 혼용.
But.....
다변수분석(multivariable analysis)는 한개의 결과 변수를 예측하는 것을 의미.
--> 다중회귀분석(multiple linear regression), 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis), 비례위험모형(proportional hazards model)
 스키너의 심리상자 열기 -  로렌 슬레이터 지음, 조증열 옮김/에코의서재 |
| 1년의 딱 반을 지난 시점이고 또 첫달의 하루를 시작하는 1일이다. 거기에 한주를 시작하는 월요일이고 마지막으로 하루를 시작하는 아침이다... 오늘 아침 버스에서 간신히 올라타서 보니 3자리가 남아서 얼른 가려고 했는데.. 이런... "카드를 다시 대주세요.." 라고 말씀하시는 어여쁜 기계목소리.. 뒤에 계시던 급하신 분들 우르르 밀치고 들어가셔서 사뿐히 자리에 앉아 주셨다... 한번도 그런일이 없었는데.. 왜 그럴까 하고 보니.. 이런.. 집 보안키가 지갑에 들어 있는거 아닌가.. 원래 핸드폰에 달고 다니는데.. 어제 운동하러 나갈때 그냥 카드키로 가지고 간걸 그냥 가지고 나왔나보다.. 친절한 카드키 덕분에 난 스키너의 심리상자 열기를 마무리 할수 있었다.. 정말이지 다양한 분야에서 연구가 이루어지고 있다는것을 알수 있었다.. 그 10가지 주제중에서 난 제일 마지막 뇌수술을 통한 정신적 치료에 대한게 참 흥미롭더라... 모니카 박사가 처음 시행한 이래로.. 인간의 뇌에 칼을 집어넣어서 불안과 강박을 없애준다는 시술 현재도 미국 어느주에서는 이 시술을 윤리위원회의 허가만 있으면 시술을 해준다는거.. 정말이지 궁금하다.. 이 대뇌상인가 대뇌엽인가 하는 뇌 조직을 없애면 불안이 없어진다는것인지.. 알랭 드 보통은 그의 책에서 불안은 삶 그 자체라는 이야기를 하였다... 우린 항상 마음가짐에 따라서 모든게 달라질수 있다는 이야기를 들으며 산다.. 그래서 나 자신도 가끔은 몽유병 환자처럼 웅얼 웅얼거린다.. 나의 미래는 밝을 것이다.. 나의 오늘은 화창할것이다.. 비록 비가 내리고.. 바람이 불고.. 어둠이 다가와도.. 언젠가는 해가 들어올것이다.. 그러나 해는 항상 떠 있는것은 아니다.. 해가 지기에 어둠이 찾아오고.. 어둠이 있기에 다시 해가 들어온다는 지극히 초등학생적 발상을 해본다... 그러나 누구에게는 항상 어둠이.. 누구에게는 항상 해가 들어오는것 같은 느낌이 들때가 있다.. 솔직히 책을 읽으면서 나도 한번 저 수술을 받아볼까 하는 생각도 들었다... 하지만 우리나라에서는 시행도 하지 않을뿐더러.. 윤리위원회의 승인을 받으려면.. 많은 제약이 따른단다...^^ 그래서 포기한다... 그 대신 내 마음의 메스를 들고 내 뇌를 파헤쳐보기로 했다.. 그게 바로 고민인것이다.. 고민을 하면 그래서 머리가 아팠나보다... 고민 너무 많이 하지 말다.. 고민의 메스로 뇌를 휘집어 놓았으면.... 그 상처가 아물 시간을 주어야 한다... 지속적으로 하는 고민은 계속적인 중독과 다를바 없다... 고민은 계속적인 고민을 낳는다고 생각한다... 인생 그렇게 만만한 상대가 아니지만... 그래도 우리가 걸어가야 할길이다... 친해질수 밖에 없는것이다.. 내 인생 탓해봐야 돌아오는건 얼굴에 주름과 남들이 싫어하는 우거지상만 남기게 된다.. 많은 사람들은 만나면서 느낀 점은 내 얼굴에 에너지가 보일때 사람들도 나를 찾게 된다는 것이다.. 가식적이든.. 진심이든 좋다... 에너지를 갖고 살아라 하는게 내가 내 자신에 대한 지침이다.. |
다변량 분산분석(MANOVA) 실행
다변량 분산분석을 실행하기 위해 다음과 같은 절차를 따릅니다.
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분석(A)→일반선형모형(G)→다변량(U) |
이 절차를 따르면 [그림 8.4]와 같은 대화상자가 나타납니다.
①, ② 왼쪽 변수목록 칸에 있는 변수들 중 종속변수를 종속변수(D)칸으로, 독립변수를 모수요인(F)칸으로 옮깁니다.
③ 모형(M)
기본으로 설정되어 있는 완정모형요인과 제 Ⅲ 유형으로 설정해 줍니다. 모형에 대한 내용은 분산분석에서 참고하세요.
④ 대비(N), 도표(T)
이 것은 기본설정 상태를 유지해 줍니다.
⑤ 사후분석(H)
[요인(F)]에 있는 변수를 클릭하여 오른쪽에 있는 [사후검정변수(P)]로 옮겨준 후 셀의 크기가 같으므로 Tukey 방법(T)를 선택해 줍니다.
⑥ 옵션(O)
옵션에서는 결과 창에 제시할 출력결과를 설정해 줍니다. 여기서는 기술통계량과 동질성검정만을 설정해 준 후 [계속]을 누릅니다.
이 과정이 끝난 후 [확인]을 누르면 다음과 같은 결과 창이 나타납니다.
-->개체-간 요인
|
N | ||
|
학년 |
1 |
6 |
|
2 |
6 | |
|
3 |
6 | |
개체간 요인 표에서는 각 학년별로 사례수가 나타나 있습니다.
-->기술통계량
|
학년 |
평균 |
표준편차 |
N | |
|
수업태도 |
1 |
4.33 |
.82 |
6 |
|
2 |
1.67 |
.52 |
6 | |
|
3 |
3.00 |
1.41 |
6 | |
|
합계 |
3.00 |
1.46 |
18 | |
|
학습태도 |
1 |
3.33 |
1.03 |
6 |
|
2 |
1.83 |
.75 |
6 | |
|
3 |
3.00 |
1.10 |
6 | |
|
합계 |
2.72 |
1.13 |
18 | |
|
학습만족 |
1 |
2.67 |
.52 |
6 |
|
2 |
2.00 |
.63 |
6 | |
|
3 |
2.50 |
.55 |
6 | |
|
합계 |
2.39 |
.61 |
18 |
기술통계량 표에서는 독립변수에 따른 종속변수의 평균과 표준편차, 사례수가 제시되어 있습니다.
-->공분산행렬에 대한 Box의 동일성 검정(a)
|
Box의 M |
16.478 |
|
F |
.961 |
|
자유도1 |
12 |
|
자유도2 |
1090.385 |
|
유의확률 |
.484 |
|
여러 집단에서 종속변수의 관측 공분산행렬이 동일한 영가설을 검정합니다. | |
|
a 계획: Intercept+학년 | |
동일성 검정 표에서는 세 집단의 공분산 행렬이 동일하다는 가정에 대한 검증결과가 제시되어 있습니다. 유의확률이 .484이므로 영가설(공분산행렬이 동일하다)을 기각하지 못하므로 공분산행렬의 동일성 가정에 문제가 없다고 결론지을 수 있습니다.
-->다변량 검정(c)
|
효과 |
값 |
F |
가설 자유도 |
오차 자유도 |
유의확률 | |
|
Intercept |
Pillai의 트레이스 |
.957 |
95.908(a) |
3.000 |
13.000 |
.000 |
|
Wilks의 람다 |
.043 |
95.908(a) |
3.000 |
13.000 |
.000 | |
|
Hotelling의 트레이스 |
22.133 |
95.908(a) |
3.000 |
13.000 |
.000 | |
|
Roy의 최대근 |
22.133 |
95.908(a) |
3.000 |
13.000 |
.000 | |
|
학년 |
Pillai의 트레이스 |
.679 |
2.396 |
6.000 |
28.000 |
.054 |
|
Wilks의 람다 |
.370 |
2.793(a) |
6.000 |
26.000 |
.031 | |
|
Hotelling의 트레이스 |
1.574 |
3.147 |
6.000 |
24.000 |
.020 | |
|
Roy의 최대근 |
1.486 |
6.933(b) |
3.000 |
14.000 |
.004 | |
|
a 정확한 통계량 | ||||||
|
b 해당 유의수준에서 하한값을 발생하는 통계량은 F에서 상한값입니다. | ||||||
|
c 계획: Intercept+학년 | ||||||
다변량 검증 표에서는 학년에 따른 다변량 검증 결과가 제시되어 있습니다. 유의확률을 보았을 때 Pillai의 람다에서만 유의하지 않을 뿐 다른 부분에서는 모두 기각할 수 있으므로 전반적으로 영가설(세 가지 학습효과는 차이가 없다)를 기각할 수 있습니다. 따라서 세 가지 학습효과는 차이가 있다고 결론지을 수 있습니다.
-->오차 분산의 동일성에 대한 Levene의 검정(a)
|
F |
자유도1 |
자유도2 |
유의확률 | |
|
수업태도 |
1.462 |
2 |
15 |
.263 |
|
학습태도 |
.185 |
2 |
15 |
.833 |
|
학습만족 |
.437 |
2 |
15 |
.654 |
|
여러 집단에서 종속변수의 오차 분산이 동일한 영가설을 검정합니다. | ||||
|
a 계획: Intercept+학년 | ||||
오차분산의 동일성에 대한 Leveve의 검정 표에서는 종속변수들의 분산의 동질성 가정에 대한 검증결과가 나타나 있습니다. 각 종속변인의 유의확률이 모두 0.05이상으로 영가설을 기각하지 못하므로 집단의 등분산 가정에는 문제가 없다고 결론지을 수 있습니다.
-->개체-간 효과 검정
|
소스 |
종속변수 |
제 III 유형 제곱합 |
자유도 |
평균제곱 |
F |
유의확률 |
|
수정 모형 |
수업태도 |
21.333(a) |
2 |
10.667 |
10.909 |
.001 |
|
학습태도 |
7.444(b) |
2 |
3.722 |
3.941 |
.042 | |
|
학습만족 |
1.444(c) |
2 |
.722 |
2.241 |
.141 | |
|
Intercept |
수업태도 |
162.000 |
1 |
162.000 |
165.682 |
.000 |
|
학습태도 |
133.389 |
1 |
133.389 |
141.235 |
.000 | |
|
학습만족 |
102.722 |
1 |
102.722 |
318.793 |
.000 | |
|
학년 |
수업태도 |
21.333 |
2 |
10.667 |
10.909 |
.001 |
|
학습태도 |
7.444 |
2 |
3.722 |
3.941 |
.042 | |
|
학습만족 |
1.444 |
2 |
.722 |
2.241 |
.141 | |
|
오차 |
수업태도 |
14.667 |
15 |
.978 |
||
|
학습태도 |
14.167 |
15 |
.944 |
|||
|
학습만족 |
4.833 |
15 |
.322 |
|||
|
합계 |
수업태도 |
198.000 |
18 |
|||
|
학습태도 |
155.000 |
18 |
||||
|
학습만족 |
109.000 |
18 |
||||
|
수정 합계 |
수업태도 |
36.000 |
17 |
|||
|
학습태도 |
21.611 |
17 |
||||
|
학습만족 |
6.278 |
17 |
||||
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a R 제곱 = .593 (수정된 R 제곱 = .538) | ||||||
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b R 제곱 = .344 (수정된 R 제곱 = .257) | ||||||
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c R 제곱 = .230 (수정된 R 제곱 = .127) | ||||||
 심리학이 서른 살에게 답하다 - 김혜남 지음/걷는나무 |
서른살이 심리학에게 묻다를 정말 정독을 한 입장에서 다시금 김혜남 선생님의 책을 볼수 있게 되었네요.. 한편으로는 1편이 잘되어서 2편을 약간 제목만 바꾸어서 내신게 아닌가 싶은 마음도 있었지만 역시나 읽어보면 가슴속에 와 닿습니다. 이제 딱 30대 중앙에 있는 위치에서 어쩌면 인생에 가장 중요한 한 획에서 많은 생각을 다시금 하게 하는 책입니다... 아래글은 알라딘 글에서 따온 글입니다.. ----------------------------------------- 자살 충동에 시달리고 있으면 '내가 죽어도 아무도 슬퍼하지 않을 거야'라고 생각하게 된다. 하지만 그것은 사실이 아니다. 당신이 어떤 상태에 놓여 있든 당신이 살아 있다는 사실을 기쁨으로 여기는 사람들이 분명 있다. 그리고 당신을 진심으로 염려하는 사람들이 있다는 것이 바로 당신이 살아야 할 이유이다. -202페이지 부끄러워서 가리고만 싶었던 흉터들. 그러나 지금 나는 내 흉터 하나하나를 사랑한다. 상처를 입고 그것이 회복되어 흉터로 남고, 다시 상처를 입고, 그것이 아물어 또 다른 흉터가 되는 동안 나는 더욱 성장하면서 인생을 배웠다. -‘삶의 흉터를 사랑하라’ 중에서 일단 선택한 일에 몸을 던져 치열하게 살아 보라. 그것이 오십이 된 내가 당신에게 줄 수 있는 최고의 조언이다. - 123페이지 복수는 달콤하고 강렬하다. 그러나 복수는 당신과 상대방 모두를 파괴한다. 그러므로 이제 그만 가치 없는 사람에 대한 분노로 당신 자신을 좀먹는 일을 멈추어라. 그리고 지금부터 상대방에게 쏟았던 에너지를 당신 자신을 사랑하고, 당신을 행복하게 만드는 데 쏟아라. 행복하게 잘 살아 주는 것, 그것이 최상의 복수이다. - 134페이지 지금 사랑을 안 하고 있다고 해서 결코 이상한 것은 아니다 당신은 잠시 사랑을 쉬고 있을 뿐, 사랑을 절대 하지 않겠다고 결심한 게 아니지 않은가. 그리고 혹여 사랑하지 않겠다고 결심해 봤자 언제 또다시 당신에게 사랑이 찾아올지는 아무도 모르는 일이다. - 137페이지 나이 서른이면 이미 어른이다. 그런데도 인생이 초라하다며 그 책임을 모두 부모에게 돌리고 있다면 아직도 세상으로 혼자 걸어 들어가는 것이 겁이 나는 것이다. 언제까지 부모 탓만 하며 살 것인가? - ‘더 이상 실패를 부모 탓으로 돌리지 마라’ 중에서 요즘 젊은이들은 원하는 일을 하면 싫증도 지겨움도 없이 항상 즐거울 것이라고 생각한다. 그러나 세상에 싫증나지 않는 것은 없다. 왜냐하면 우리의 마음은 뭐든 익숙해지면 그에 대한 흥미를 잃고, 그것의 소중함 또한 잊어버리기 때문이다. 그리고 모든 일은 기본적으로 고되다. 그것이 아무리 당신이 원한 일이라 해도 놀이 공원에 간 것처럼 기쁘고 재미있기만 한 것은 아니란 말이다. 그러니 원하는 일을 하면 늘 신나고 재미있을 것이라는 환상을 버려라. - ‘좋아하는 일도 지겨운 때가 있는 법이다’ 중에서 다른 사람이 당신을 함부로 대하면 가만히 당하고만 있지 말고 그에 당당히 맞서라. 아무 대응도 없이 그냥 당하고만 있으면 사람들은 당신을 함부로 대하는 것을 당연하게 여기고 별다른 죄책감을 갖지 않게 된다. 그러니 필요하면 대들어라. 상처 주도록 허락하지 말라는 말이다. 그래야 사람들이 비로소 당신에게 예의를 갖출 것이다. - 77페이지 최고가 아니면, 특별하지 않으면 안 될 것 같은 불안감을 조장하는 사회에서 사람들은 평범한 것은 곧 실패인 양 받아들인다. 그러나 실수하면 안 되고, 실패해서도 안 되며, 항상 최고가 되어야 한다는 강박관념은 모두에게 고문이다. 그 고문은 우리를 무기력하게 만들고, 무력한 자신에 대한 창피함 때문에 어디론가 숨고 도망가게 만든다. - ‘평범하다는 사실을 창피해 하지 마라’ 중에서 외향적인 성격은 좋은 것이고 내성적인 성격은 나쁜 것이라는 생각은 잘못된 것이다. 그러니 내성적인 성격에 대해 열등감을 갖거나 성격을 고쳐야 한다는 압박감에 시달릴 필요가 없다. -99페이지 당신이 슬픔에 빠져 있을 때 같이 손잡고 울어 줄 수 있는 친구가 적어도 두 명은 되는가? 그렇다면 당신의 인생은 꽤 멋진 인생이다. - 94페이지 세상을 살다 보면 누구에게나 어떤 일이든지 일어날 수 있다. 좀 더 냉정하게 말하자면 당신에게 지금 당장 아주 나쁜 일이 일어날 수도 있다는 말이다. 그것은 당신이 무엇을 잘못했거나 당신이 나빠서가 아니다. 당신이 사랑받을 만한 가치가 없어서도 아니다. 언제 어디서 무슨 일이 일어날지 모르는 것, 그게 바로 인생이기 때문이다. -17페이지 냉소주의자여, 당신은 냉소를 버리고 싶지 않을지도 모른다. 하지만 냉소라는 얼음처럼 차가운 가면 뒤에서 추위에 떨며 혼자서 외롭게 산다고 해도 당신에게 쌓이는 것은 세상과 사람들에 대한 분노뿐이다. 그리고 사람들은 당신의 차가운 빈정거림에 등을 돌릴 것이다. 나중에는 당신의 냉소를 봐줄 사람조차 없는 상황이 올지도 모른다. -'삶과 세상에 대해 냉소적이 되지 마라’ 중에서 어떻게 모든 사람이 다 나를 좋아하고 인정할 수 있겠는가? 당신은 당신이 아는 모든 사람을 좋아하는가? 절대 그렇지 않을 것이다. 그러므로 당신을 알고 있는 사람들 중 30퍼센트가 당신을 좋아하고, 45퍼센트가 당신을 보통으로 생각하며, 25퍼센트가 당신을 싫어한다면 그것만으로도 대성공이다. - 28페이지 |
