분산분석&회귀분석

ii

요인분석 활용

요인부하

7항 .의1- 정9화 화장실

.의실1- 0.719 0.005 0.142

.의실시설 0.690 0.213 0.133

.의4자재 0.618 0.095 0.094

휴식1- 충분 -0.607 0.448 0.026

건81- 쾌적 0.599 0.238 0.476

외3어시설 0.594 0.455 -0.020

컴퓨터시설 0.037 0.905 0.152

5서2시설 0.284 0.707 0.138

화장실시설 0.136 0.146 0.956

신650수 0.752 0.842

•개별 척도가 요인(공통개념)에 미치는 영향 정도의 크기임

•하여, 부하 큰 개별 문항으로 요인의 이름을 부여

•부하 값이 음수인 경우는 역문항 개념 - 다른 문항과 관련이 있지만 반대로 응답하는 경향이 있음 : 실제 요인 사용 시에는 역변환하여 사용 : 5점->1점, 4점->2점, ..., 1점->5점

요인 값 만들기

객관식 문항 -> 리커트 척도(요인)

•리커트 척도 개별문항보다는 요인으로 묶여진 문항을 사용

•객관식 문항은 일반적으로 “사회경제인구학적”(face) 문항을 사용, 물론 본 문항 중 객관식 문항을 사용할 수 있다.

iii

문항의 범주가 2개인 경우 : 독립인 2집단 평균차이 T-검정

예) 성별에 따라 정보화 만족도는 차이가 있다.

보고서 작성

남자의 경우 정보화에 오픈성이 높으므로 여학생들에 비해 학교에서 제공하는 정보화 시설에 대한 만족도가 낮았다.

정보화 만족도정보화 만족도정보화 만족도정보화 만족도

성별 M (평균) SD(표준편차) t-통계량

남자 2.59 0.99 3.26

여자 3.12 0.93 0.001

iv

문항 범주가 3개인경우 : 일원 분산분석 One-way ANOVA

예) 출신지역(대전, 충남, 기타)에 따른 정보화 만족도 차이가 있다.

v

보고서 작성

도시지역 학생들이 정보화에 오픈성이 높으므로 지방에 비해 학교에서 제공하는 정보화 시설에 대한 만족도가 낮았다.

정보화 만족도정보화 만족도정보화 만족도정보화 만족도

성별 M (평균) SD(표준편차) F-통계량

대전a) 3.02 1.07 5.83

충남ab) 2.52 0.79 0.004

기타b) 2.45 0.87

회귀분석 Regression analysis

•측정형(개별 리커트 척도, 요인 리커트 척도) 변수 간의 선형 함수 관계

•결과, 종속, 목표 변수 = Y

•원인, 독립, 예측, 설명변수 = X

모형 : Y = a + b1X1 + b2X2 + . . . + bpXp + e

설명변수 Xk가 종속변수 Y를 설명하지 못한다. ⇔ bk = 0

예 : (강의실_전체, 정보화, 화장실) 시설 만족도는 강의실 전반적 만족도에 영향을 미친다.

vi

보고서 작성

강의시설 만족도에 강의실_전체 만족도, 정보화 시설 만족도, 화장실 만족도가 각각 양의 영향(회귀계수 +)을 미쳤다(연구가설 확증). 즉, 각 시설을 만족도가 높으면 시설 만족도도 높아지고, 그 중 강의실 전체 만족도의 영향이 가장 높았다(표준화 회귀계수의 크기). 강의실, 화장실, 정보화 시설은 건물 전체의 시설에 해당되므로 양의 영향을 미친다고 할 수 볼 수 있다.

종속변수 : 강의시설 만족도 (모형의 개수는 모두 유의할 때까지)종속변수 : 강의시설 만족도 (모형의 개수는 모두 유의할 때까지)종속변수 : 강의시설 만족도 (모형의 개수는 모두 유의할 때까지)종속변수 : 강의시설 만족도 (모형의 개수는 모두 유의할 때까지)

변수 모형1 모형2 표준화 계수

상수 -0.272 -0.272

강의실 전체 0.553*** 0.521*** 0.40

정보화 0.328*** 0.336*** 0.28

화장실 시설 0.25*** - 0.29

F-통계량 69.8*** 59.3***59.3***

결정계수 0.59 0.500.50

유의확률 체크하여 10% 이상이면 그 변수 삭제하고 다시 분석

2개 이상 유의확률이 0.1보다 큰 경우에는 가장 큰 것 하나 제외하고 다시 분석한다. 모든 문항(요인)이 유의적일 때까지(0.1 이하) -> 이를 후진제거 변수선택이라 한다.