One-way ANOVA의 post hoc 테스트 (SPSS 사용설명서 13)

Contrast를 써서 특정한 그룹끼리 얼마나 다른지 비교하는 것보다는 모든 그룹의 조합을 생성해서 그 그룹들끼리 얼마나 다른지 볼수도 있다.

우선 아래 CSV 파일을 받아서 SPSS에서 불러들인다. 

salesperf.csv

제대로 수행했다면 아래와 같이 나타남..

신입사원을 교육하는데 그룹별로 다른 교육방식으로 교육시키고 그 그룹들이 어떻게 다른 수행결과를 가지는지 시험한 데이터이다. group은 서로다른 교육을 받은 교육그룹이고 perform은 수행결과를 숫자로 나타낸 것이다.

이제 이 데이터를 가지고 one-way ANOVA를 수행하여보자.

Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA... 를 클릭한다.

아래와 같은 창이 뜨면 ANOVA 수행을 하기 위하여 변수들을 지정한다.

Dependent list로 perform변수를 지정하고

Factor로는 group변수를 지정한다.

Option을 클릭한다. 그러면 아래와 같은 창이 뜨는데

여기서 Homogeneity of variance test를 체크하여 각 그룹에서 observation사이에 variance가 같은지 다른지를 검사한다.

Continue를 클릭한다. 

One-way ANOVA화면으로 돌아가면 Post Hoc을 클릭한다.

그러면 윈도우 하나가 더 뜨는데

Equal variances assumed에서는 LSD를 클릭하고

Equal variances Not assumed에서는 Tamhane's T2를 클릭한 후에

Continue를 클릭하고 OK를 클릭한다.

p-value가 0.014( < 0.05)이므로 equal variance라고 할수 없다.

그런데 각 그룹의 샘플 갯수가 20개로 같으므로 ANOVA의 결과에는 크게 영향을 미치지 않는다.

ANOVA 결과를 보자.

p-value가 0.000이므로 그룹은 서로 다르다고 말할수 있는데

과연 어떤 그룹간의 차이로 인하여 이런 결과가 나왔을까?

아래는 post hoc 테스트의 결과이다.

Levene's test에서 variance가 같다고 볼수 없다고 나왔으므로 Tamhane's T2를 보아야만 한다.

Group1과 Group2의 confidence interval이 모두 0보다 작고 p-value가 0.04이므로 Group1의 수행결과점수가 낮다고 볼수있다. 역시 Group1은 Group3에 비하여 현저히 낮은 수행결과점수를 보인다.