매스미디어조사방법론 - SPSS를 이용한 가설검증 기초통계분석 기법
1. 연구목적 : 독립변인 학력/소득/매니아(여기서는 열광적인 사람을 말함)집단/연령 등이 디지털 매체 환경에서 매체 선호도, 미디어 보유 수, 이용 시간, 디지털 TV 구매의사 등 라이프 스타일을 분석하는 데 있다.
2. 연구 방법
가. 교차분석
1) 가설 1 : 고학력자는 저학력자 보다 상대적으로 신문을 열독할 것이다.
2) 가설 2 : 고학력자는 저학력자들에 비해서 미래형 TV인 HDTV 구매의사가 높을 것이다.
나. t 검증
1) 가설 1 (독립표본 t 검증) : 학력에 따라서 월 소득의 평균 차이가 날 것이다.
2) 가설 2 (독립표본 t 검증) : TV 시청을 많이 하는 집단은 인터넷 역시 상대적으로 많이 이용할 것이다.
3) 가설 3 (대응표본 t 검증) : TV 시청 정도에 따라서 TV의 화질, 음질, 화면크기 채택 간의 평균 차이가 날 것이다.
다. F 검증
1) 가설 1 (일원변량 분석 one-way ANOVA) : 소득이 높은 계층은 낮은 계층에 비해서 보유한 미디어 수가 많고 또한 각 계층별로 보유한 미디어 수의 차이가 있을 것이다.
2) 가설 2 : 비디오시청을 많이 하는 집단은 인터넷 이용에도 차이가 있을 것이다.
라. 상관관계
1) 가설 1 (Pearson r) : 인터넷 이용시간과 TV이용 시간은 상관관계가 있을 것이다.
2) 가설 2 (Spearman ρ) : 연령이 많을수록 신문을 더 상세하게 읽을 것이다
교차분석
가. 가설 1 : 고학력을 가진 사람은 저학력보다는 상대적으로 신문을 열독할 것이다.
종속변인 독립변인 |
비열독 |
열독 |
저학력(대졸 미만) |
||
고학력(대졸 이상) |
1) 독립변인은 ‘학력’을 학력2로 코딩(대졸 미만 / 대졸이상)과 종속변인 ‘신문열독정도’를 신문열독2로 코딩(14번 ①,②,③을 비열독, ④⑤를 열독)하면 아래 <표1>과 같이 2×2의 비율차를 검증할 수 있다.
|
|
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 |
유효 |
거의안읽는다 |
238 |
15.3 |
15.3 |
15.3 |
특정코너한두개정도본다 |
282 |
18.1 |
18.1 |
33.4 | |
제목위주로본다 |
322 |
20.7 |
20.7 |
54.1 | |
관심있는기사는끝까지본다 |
480 |
30.8 |
30.8 |
84.9 | |
거의다읽는다 |
235 |
15.1 |
15.1 |
100.0 | |
합계 |
1557 |
100.0 |
100.0 |
|
2) 신문열독이 합당한 분석대상인지 살펴보기 위해 빈도분석을 해보면, 비열독자들은 총 842명으로 54.1%를 차지했고, 열독자는 715명(45.9%)를 차지하고 있다.
3) 검증 결과 : <표 4>의 학력2와 신문열독2의 교차표를 보면 전체 1,550명을 대상으로 설문조사를 한 결과 저학력의 경우 비열독이 61.5%, 열독한다고 대답한 비율이 38.5%이며, 고학력은 비열독 45.8%, 열독 54.2%로 고학력자들이 저학력자들에 비해서 신문을 더 열독한다는 비율 차이가 드러난다.
|
케이스 | |||||
유효 |
결측 |
전체 | ||||
N |
퍼센트 |
N |
퍼센트 |
N |
퍼센트 | |
학력2 * 신문열독2 |
1550 |
99.6% |
7 |
.4% |
1557 |
100.0% |
가설의 유의미성을 검증하기 위해서, <표 5> 카이제곱χ2을 살펴보면 유의확률 p 0.01 (신뢰수준 99%) 보다 작기 때문에 이 가설은 유의미한 가설로 판단된다. 즉 학력이 대졸이상의 고학력자들은 상대적으로 저학력자들에 비해서 관심 있는 기사는 끝까지 보며, 신문을 거의 다 읽는다고 볼 수 있다.
|
|
|
신문열독2 |
전체 | |
비열독 |
열독 | ||||
학력2 |
저학력 |
빈도 |
511 |
320 |
831 |
기대빈도 |
450.3 |
380.7 |
831.0 | ||
학력2의 % |
61.5% |
38.5% |
100.0% | ||
고학력 |
빈도 |
329 |
390 |
719 | |
기대빈도 |
389.7 |
329.3 |
719.0 | ||
학력2의 % |
45.8% |
54.2% |
100.0% | ||
전체 |
빈도 |
840 |
710 |
1550 | |
기대빈도 |
840.0 |
710.0 |
1550.0 | ||
학력2의 % |
54.2% |
45.8% |
100.0% |
|
값 |
자유도 |
점근 유의확률 (양측검정) |
정확한 유의확률 (양측검정) |
정확한 유의확률 (단측검정) |
Pearson 카이제곱 |
38.443(b) |
1 |
.000 (5.638926181232e) |
|
|
연속수정(a) |
37.811 |
1 |
.000 |
|
|
우도비 |
38.560 |
1 |
.000 |
|
|
Fisher의 정확한 검정 |
|
|
|
.000 |
.000 (3.681529380176e) |
선형 대 선형결합 |
38.418 |
1 |
.000 |
|
|
유효 케이스 수 |
1550 |
|
|
|
|
a 2x2 표에 대해서만 계산됨 b 0 셀 (.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 329.35입니다. |
나. 가설 2 : 고학력자는 저학력자들에 비해서 미래형 TV인 HD TV 구매의사가 높을 것이다.
1) 코딩 : 독립변인은 ‘학력’을 학력2로 코딩(대졸 미만 / 대졸이상)과 종속변인 ‘구매의향’을 구매의향2로 코딩(3번문제 ①,②,③을 비구매, ④⑤를 구매)하면 2×2 형태의 비율차 검증을 할 수 있다.
종속변인 독립변인 |
비구매 |
구매 |
저학력(대졸 미만) |
||
고학력(대졸 이상) |
2) <표 7>구매와 비구매로 나누는 것이 합당한 것인지 살펴보기 위해 빈도분석을 해보면, 구매의사가 별로 없는 사람은 총 818명으로 52.5%를 차지했고, 구매의사가 있는 사람은 739명으로 47.5%를 차지했다.
|
|
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 |
유효 |
관심없다 |
69 |
4.4 |
4.4 |
4.4 |
별로관심 |
262 |
16.8 |
16.8 |
21.3 | |
그저그렇다 |
487 |
31.3 |
31.3 |
52.5 | |
어느정도관심 |
574 |
36.9 |
36.9 |
89.4 | |
관심없다 |
165 |
10.6 |
10.6 |
100.0 | |
합계 |
1557 |
100.0 |
100.0 |
|
3) 검증결과 : <표 9>의 학력2와 구매의향2의 교차표를 보면 전체 1,550명을 대상으로 설문조사를 한 결과 저학력의 경우 구매를 망설이거나 구매하는 것에 관심을 보이지 않는 의견이 55.4%, 구매할 의향이 있다고 밝힌 의견이 44.6%로 구매하지 않을 비율이 많다. 고학력의 경우 구매하지 않겠다가 44.1%, 구매하겠다는 의견이 55.9%로 저학력과 반대의 결과를 보여준다.
학력2 * 구매의향2 |
케이스 | |||||
유효 |
결측 |
전체 | ||||
N |
퍼센트 |
N |
퍼센트 |
N |
퍼센트 | |
1550 |
99.6% |
7 |
.4% |
1557 |
100.0% |
가설의 유의미성을 검증하기 위해서 <표 10> 카이제곱χ2을 살펴보면, 카이제곱 19.570b, 유의확률은 .000으로 p < 0.01 보다 작기 때문에 이 가설은 유의미한 가설로 채택된다. 즉 학력이 대졸이상의 고학력자들은 상대적으로 저학력자들에 비해서 미래형 TV인 HDTV에 관심을 가진다고 볼 수 있다. 결론적으로 고학력자들은 저학력자들에 비해서 상대적으로 신문을 더 열독하고 새로운 매체인 디지털TV에 대해서도 구매의사가 높다고 볼 수 있다.
|
|
|
구매의향2 |
전체 | |
비구매 |
구매 | ||||
학력2 |
저학력 |
빈도 |
460 |
371 |
831 |
기대빈도 |
416.6 |
414.4 |
831.0 | ||
학력2의 % |
55.4% |
44.6% |
100.0% | ||
고학력 |
빈도 |
317 |
402 |
719 | |
기대빈도 |
360.4 |
358.6 |
719.0 | ||
학력2의 % |
44.1% |
55.9% |
100.0% | ||
전체 |
빈도 |
777 |
773 |
1550 | |
기대빈도 |
777.0 |
773.0 |
1550.0 | ||
학력2의 % |
50.1% |
49.9% |
100.0% |
|
값 |
자유도 |
점근 유의확률 (양측검정) |
정확한 유의확률 (양측검정) |
정확한 유의확률 (단측검정) |
Pearson 카이제곱 |
19.570(b) |
1 |
.000 |
.000 (1.162308501043e-005) |
.000 (6.010137166627e) |
연속수정(a) |
19.122 |
1 |
.000 | ||
우도비 |
19.612 |
1 |
.000 | ||
Fisher의 정확한 검정 |
|
|
| ||
선형 대 선형결합 |
19.558 |
1 |
.000 | ||
유효 케이스 수 |
1550 |
|
| ||
a 2x2 표에 대해서만 계산됨 b 0 셀 (.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 358.57입니다. |
t검증
가. 가설 1 : 학력에 따라서 월 소득 평균 차이가 날 것이다.
|
학력2 |
N |
평균 |
표준편차 |
평균의 표준오차 |
소득 |
저학력 |
815 |
4.26 |
2.410 |
.084 |
고학력 |
706 |
5.09 |
2.979 |
.112 |
1) 두 집단(고학력과 저학력)에 따라서 월소득의 평균의 차이가 있는가를 분석하기 때문에 독립표본 t검증을 쓴다. 집단 통계량을 <표 11>을 살펴보면 저학력의 경우 소득이 200~249만원이며, 고학력의 경우 250~299만원이다. 표준편차는 각각 2.410과 2.979인데 집단 간 표준편차가 크지만 값 자체가 크기 때문에 계층 내 소득 편차가 크다는 것을 알 수 있다. 따라서 저학력과 고학력 이용자는 소득에 영향을 미치지 않는 독립된 집단이므로, 독립표본 T-테스트를 이용하기로 한다.
2) 2) 검증결과 : <표 12> F값이 36.952일때 유의확률 (p값) .000이므로 유의수준 .001보다 작기 때문에 영가설은 기각되었으므로 등분산이 가정되지 않을 경우의 유의확률과 유의수준을 비교한다. <표 12> 독립표본 t검증 levene의 등분산검증을 살펴보면 t값은 -5.955이며 자유도는 1353.97, p는 0.01보다 작다. 따라서 학력에 따라서 소득의 평균 차이가 없음을 확인 할 수 있다.
|
Levene의 등분산 검정 |
평균의 동일성에 대한 t-검정 | |||||||
F |
유의확률 |
t |
자유도 |
유의확률 (양쪽) |
평균차 |
차이의 표준오차 |
차이의 95% 신뢰구간 | ||
하한 |
상한 | ||||||||
등분산이 가정됨 |
36.952 |
.000 |
-6.045 |
1519 |
.000 |
-.836 |
.138 |
-1.107 |
-.565 |
등분산이 가정되지 않음 |
|
|
-5.955 |
1353.973 |
.000 (3.3088134008) |
-.836 |
.140 |
-1.111 |
-.560 |
나. 가설 : TV 시청을 많이 하는 집단은 인터넷 역시 상대적으로 많이 이용할 것이다.
1) TV시청에 따라서 두 집단(경시청/중시청)에 따라서 인터넷 이용정도가 차이가 날 것이라는 가설을 검증하기 위해 독립표본 T검증을 쓴다. 빈도분석 <표 13>에서 0~2시간 미만을 경시청자 집단으로 그 이상을 중시청자 집단으로 나눌 수 있다. TV 시청에 대한 2집단 <표 14>통계량을 살펴보면 경시청이 797명(평균 51.2%), 중시청이 760명(48.8%)이다.
|
|
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 |
유효 |
1시간미만 |
261 |
16.8 |
16.8 |
16.8 |
1~2시간 |
536 |
34.4 |
34.4 |
51.2 | |
2~3시간미만 |
436 |
28.0 |
28.0 |
79.2 | |
3~4시간미만 |
183 |
11.8 |
11.8 |
90.9 | |
4시간이상 |
141 |
9.1 |
9.1 |
100.0 | |
합계 |
1557 |
100.0 |
100.0 |
|
2) 분석 : <표 15> 집단통계량을 살펴보면 경시청과 중시청의 표준편차는 각각 1.416과 1.516으로 집단 간 차이가 미약하게 존재한다. <표 16> F값이 11.314일때 유의확률 (p값) .001이므로 유의수준 p .001에서는 영가설이 기각되므로 등분산이 가정되지 않을 경우의 유의확률과 유의수준을 비교한다. <표 16> 독립표본 t검증 levene의 등분산검증 가정되지 않은 t값은 -2.749이며 자유도는 1336.847, p는 0.006이다. 즉 유의확률 0.01 수준에서 TV를 많이 보는 집단은 적게 보는 집단에 비해서 인터넷 이용 시간 또한 많을 것이다 가설은 채택된다.
|
TV시청정도 |
N |
평균 |
표준편차 |
평균의 표준오차 |
인터넷 |
경시청 |
797 |
2.92 |
1.416 |
.050 |
중시청 |
760 |
3.12 |
1.506 |
.055 |
|
|
Levene의 등분산 검정 |
평균의 동일성에 대한 t-검정 | |||||||
F |
유의확률 |
t |
자유도 |
유의확률 (양쪽) |
평균차 |
차이의 표준오차 |
차이의 95% 신뢰구간 | |||
하한 |
상한 | |||||||||
인터넷 |
등분산이 가정됨 |
11.314 |
.001 |
-2.753 |
1555 |
.006 |
-.204 |
.074 |
-.349 |
-.059 |
등분산이 가정되지 않음 |
|
|
-2.749 |
1536.847 |
.006 |
-.204 |
.074 |
-.349 |
-.058 |
다. 가설 2 (대응표본 t 검증) : TV 시청 정도에 따라서 TV의 화질, 음질, 화면크기 채택 간의 평균 차이가 날 것이다.
1) TV시청 정도에 따라서 화질과 음질, 화면 크기를 선호하는 데 있어서 그 평균 차이를 검증하기 위해 대응표본 T검증을 실시한다. 모표본에서 추출한 2집단은 1,557명으로 유의수준 0.01(신뢰구간 99%)에서 검정을 해보았다.
|
|
평균 |
N |
표준편차 |
평균의 표준오차 |
대응 1 |
TV기능중화질이무엇보다중요 |
3.97 |
1557 |
.899 |
.023 |
TV시청정도 |
1.49 |
1557 |
.500 |
.013 | |
대응 2 |
TV기능중음질이중요 |
3.82 |
1557 |
.891 |
.023 |
TV시청정도 |
1.49 |
1557 |
.500 |
.013 | |
대응 3 |
TV기능중화면크기가커야함 |
3.60 |
1557 |
.976 |
.025 |
TV시청정도 |
1.49 |
1557 |
.500 |
.013 |
2) 분석 : <표 17> 분석 결과를 보면, 독립표본 회사원은 화질선호도 3.97, 음질 선호도 3.82, 화면크기 선호도 3.60으로 화질, 음질, 크기순으로 나타났다. <표 18> 대응표본 상관계수를 보면, 유의확률이 각각 .60, .171, .082로 유의수준 p .01보다 크다. 따라서 TV시청 정도에 따른 화질, 음질, 크기 채택의 평균치 간의 차이는 없다. 다만 대응 1,3과 2사이에는 약간의 유의미한 차이가 존재한다고 볼 수 있다.
|
|
N |
상관계수 |
유의확률 |
대응 1 |
TV기능중화질이무엇보다중요 &TV시청정도 |
1557 |
.048 |
.060 |
대응 2 |
TV기능중음질이중요 &TV시청정도 |
1557 |
.035 |
.171 |
대응 3 |
TV기능중화면크기가커야함 &TV시청정도 |
1557 |
.044 |
.082 |
|
|
대응차 |
t |
자유도 |
유의확률 (양쪽) | ||||
평균 |
표준편차 |
평균의 표준오차 |
차이의 95% 신뢰구간 | ||||||
하한 |
상한 | ||||||||
대응 1 |
TV기능중화질이무엇보다중요 - TV시청정도 |
2.478 |
1.008 |
.026 |
2.428 |
2.529 |
97.036 |
1556 |
.000 |
대응 2 |
TV기능중음질이중요 - TV시청정도 |
2.328 |
1.007 |
.026 |
2.278 |
2.378 |
91.230 |
1556 |
.000 |
대응 3 |
TV기능중화면크기가커야함 - TV시청정도 |
2.107 |
1.076 |
.027 |
2.054 |
2.161 |
77.243 |
1556 |
.000 |
ANOVA (F test)
가. 가설 1 (일원변량 분석 one-way ANOVA) : 소득높은 계층은 낮은 계층에 비해서 보유한 미디어 수가 많고 각 계층별로 보유한 미디어 수의 차이가 있을 것이다.
N |
유효 |
1557 |
결측 |
0 | |
평균 |
2.97 | |
평균의 표준오차 |
.031 | |
중위수 |
3.00 | |
최빈값 |
3 | |
표준편차 |
1.207 | |
분산 |
1.458 | |
왜도 |
.412 | |
왜도의 표준오차 |
.062 | |
첨도 |
.588 | |
첨도의 표준오차 |
.124 | |
범위 |
8 | |
최소값 |
0 | |
최대값 |
8 | |
합계 |
4623 |
1) <10번 설문> 가정에서 보유한 미디어 수를 연속적 변인으로 만들어 빈도분석을 한 결과 미디어를 3개(최빈값 3) 가진 사람이 636명(40.8%)으로 제일 많고 층이 두텁다는 것을 알 수 있다. 또한 3개 이하로 가진 사람이 제일 많고 많이 가진 사람들이 적음을 알 수 있다. 따라서 tail 형이다.
|
|
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 |
유효 |
0 |
8 |
.5 |
.5 |
.5 |
1 |
171 |
11.0 |
11.0 |
11.5 | |
2 |
318 |
20.4 |
20.4 |
31.9 | |
3 |
636 |
40.8 |
40.8 |
72.8 | |
4 |
266 |
17.1 |
17.1 |
89.9 | |
5 |
116 |
7.5 |
7.5 |
97.3 | |
6 |
32 |
2.1 |
2.1 |
99.4 | |
7 |
8 |
.5 |
.5 |
99.9 | |
8 |
2 |
.1 |
.1 |
100.0 | |
합계 |
1557 |
100.0 |
100.0 |
|
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 | ||
유효 |
100만원미만 |
128 |
8.2 |
8.4 |
8.4 |
100~149만원 |
193 |
12.4 |
12.7 |
21.0 | |
150~149만원 |
261 |
16.8 |
17.1 |
38.2 | |
200~249만원 |
295 |
18.9 |
19.3 |
57.5 | |
250~299만원 |
204 |
13.1 |
13.4 |
70.9 | |
300~349만원 |
165 |
10.6 |
10.8 |
81.7 | |
350~399만원 |
66 |
4.2 |
4.3 |
86.0 | |
400~449만원 |
47 |
3.0 |
3.1 |
89.1 | |
9 |
44 |
2.8 |
2.9 |
92.0 | |
500~549만원 |
41 |
2.6 |
2.7 |
94.7 | |
550~599만원 |
17 |
1.1 |
1.1 |
95.8 | |
600만원이상 |
64 |
4.1 |
4.2 |
100.0 | |
합계 |
1525 |
97.9 |
100.0 |
||
결측 |
시스템 결측값 |
32 |
2.1 |
||
합계 |
1557 |
100.0 |
2) <표 22> 소득을 3집단으로 코딩(상/중/하)하면 <표 23>과 같이 100만원~149만원이 321명으로 21%, 중은 150만원에서~349만원으로 925명(60.7%), 상은 350만원~600만원 이상으로 279명으로 18.3%를 차지한다. 따라서 왜도와 첨도를 살펴보면 +이며 상위층 수가 적다는 것을 알 수 있다.
|
N |
평균 |
표준편차 |
표준오차 |
평균에 대한 95% 신뢰구간 |
최소값 |
최대값 | |
하한값 |
상한값 | |||||||
저소득 |
321 |
2.57 |
1.082 |
.060 |
2.45 |
2.69 |
0 |
6 |
중산층 |
925 |
2.99 |
1.173 |
.039 |
2.91 |
3.07 |
0 |
8 |
상위층 |
279 |
3.37 |
1.310 |
.078 |
3.22 |
3.53 |
1 |
8 |
합계 |
1525 |
2.97 |
1.207 |
.031 |
2.91 |
3.03 |
0 |
8 |
|
제곱합 |
자유도 |
평균제곱 |
F |
유의확률 |
집단-간 |
96.168 |
2 |
48.084 |
34.477 |
.000 |
집단-내 |
2122.675 |
1522 |
1.395 |
|
|
합계 |
2218.843 |
1524 |
|
|
|
(I) 소득2 |
(J) 소득2 |
평균차 (I-J) |
표준오차 |
유의확률 |
95% 신뢰구간 | |
하한값 |
상한값 | |||||
저소득 |
중산층 |
-.417(*) |
.077 |
.000 |
-.60 |
-.23 |
상위층 |
-.800(*) |
.097 |
.000 |
-1.04 |
-.56 | |
중산층 |
저소득 |
.417(*) |
.077 |
.000 |
.23 |
.60 |
상위층 |
-.382(*) |
.081 |
.000 |
-.58 |
-.18 | |
상위층 |
저소득 |
.800(*) |
.097 |
.000 |
.56 |
1.04 |
중산층 |
.382(*) |
.081 |
.000 |
.18 |
.58 | |
* .05 수준에서 평균차가 큽니다. |
3) 분석 : F 테스트 결과 기<표 23>의 기술통계를 살펴보면 저소득층은 평균 2.57개를 소유(321명), 중산층은 2.99개(925명), 상위층은 3.37개(279명)를 소유하고 있다. 보유한 미디어수의 유의미한 차이를 분석하기 위해 <표 24>의 분산분석을 살펴보면 집단간 F 값이 34.477이다. 유의확률 p는 .000이다. 집단별 다중비교를 살펴보면 평균차가 크며 모두 유의수준 p 0.1% 수준에서 각 집단별로 평균차이가 나고 각각 유의미한 차이가 있다고 할 수 있다.
나. 가설 2 : 비디오시청을 많이 하는 사람은 인터넷 역시 많이 이용할 것이다.
1) <15번 설문 : 평균적으로 일주일에 비디오 시청을 어느 정도 하십니까?> 라는 질문지를 분석하기 전에 빈도분석을 실시하면 안본다 815명(52.3%), 1~2편 566명(36.4%), , 3~7편 176명(11.3%)으로 3 그룹으로 독립변수를 생성한다.
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 | ||
유효 |
안본다 |
815 |
52.3 |
52.3 |
52.3 |
1~2 |
566 |
36.4 |
36.4 |
88.7 | |
3~4 |
116 |
7.5 |
7.5 |
96.1 | |
5~6 |
42 |
2.7 |
2.7 |
98.8 | |
7이상 |
18 |
1.2 |
1.2 |
100.0 | |
합계 |
1557 |
100.0 |
100.0 |
|
|
빈도 |
퍼센트 |
유효 퍼센트 |
누적퍼센트 |
유효 |
안봄 |
815 |
52.3 |
52.3 |
52.3 |
한두편 |
566 |
36.4 |
36.4 |
88.7 | |
메니아 |
176 |
11.3 |
11.3 |
100.0 | |
합계 |
1557 |
100.0 |
100.0 |
|
(I) 비디오시청2 |
(J) 비디오시청2 |
평균차 (I-J) |
표준오차 |
유의확률 |
95% 신뢰구간 | |
하한값 |
상한값 | |||||
안봄 |
1~2 |
-.177(*) |
.044 |
.000 |
-.28 |
-.07 |
메니아 |
-.220(*) |
.067 |
.004 |
-.38 |
-.06 | |
1~2 |
안봄 |
.177(*) |
.044 |
.000 |
.07 |
.28 |
메니아 |
-.043 |
.069 |
.823 |
-.21 |
.13 | |
메니아 |
안봄 |
.220(*) |
.067 |
.004 |
.06 |
.38 |
1~2 |
.043 |
.069 |
.823 |
-.13 |
.21 | |
* .05 수준에서 평균차가 큽니다. |
2) 분석 : F 테스트 결과 기<표 28>의 기술통계를 살펴보면 독립변인 인터넷 이용시간 평균이 세 집단 모두 비슷하지만 집단간 F 값이 10.737이며, 유의확률 p는 .000이다. F값이 충분히 크고, p가 낮다. <표 30> 집단별 다중비교를 살펴보면 ‘안보는 집단’과 ‘1~2편 보는 집단’, ‘안보는 집단’과 ‘메니아 집단’은 유의확률 p가 각각 .000과 .004이므로 신뢰수준 99%(유의확률 0.01)에서 집단 간 평균차이가 유의미하다. 나머지 집단 간에는 평균치 간의 차이를 발견할 수 없다.
상관관계 correlation
가. 가설 1(Pearson r) : 인터넷 이용시간과 TV이용 시간은 정(+)의 상관관계가 있을 것이다.
1) 분석 : TV이용 시간과 인터넷 이용시간은 연속변인에 해당한다. 따라서 적률상관관계 Pearson r 분석을 하면 +0.072 값이 도출된다. 유의수준 p 값이 .005이기 때문에 0.01 수준에서 유의미한 가설로 채택할 수 있다. 따라서 TV와 인터넷 이용 간의 관계에는 상관관계가 있으나 그 강도는 미약하다. 귀무가설은 기각되고 연구가설은 채택할 수 있다.
|
|
TV 이용시간 |
인터넷 이용시간 |
TV 이용시간 |
Pearson 상관계수 |
1 |
.072(**) |
유의확률 (양쪽) |
|
.005 | |
인터넷 이용시간 |
Pearson 상관계수 |
.072(**) |
1 |
유의확률 (양쪽) |
.005 |
| |
** 상관계수는 0.01 수준(양쪽)에서 유의합니다. | |||
a 목록별 N=1557 |
|
|
|
만연령 |
신문열독률 |
Spearman의 rho |
만연령 |
상관계수 |
1.000 |
.215(**) |
유의확률(단측) |
. |
.000 | ||
신문열독률 |
상관계수 |
.215(**) |
1.000 | |
유의확률(단측) |
.000 |
. | ||
** 상관 유의수준이 0.01입니다(단측). | ||||
a 목록별 N = 1551 |
나. 가설 2 (Spearman ρ) : 연령이 많을수록 신문을 더 상세하게 읽을 것이다.
1) 분석 : 위 가설은 서열상관관계 또는 순위상관관계에 해당된다. Spearman ρ 관계로 분석한 결과 그 값이 + 0.215 이다. 따라서 정비례 관계이며 강도 또한 매우 강하다. 유의수준 p는 0.01(99% 신뢰수준)이므로 연령이 많을수록 신문을 더 열독한다는 것은 유의미한 관계가 있다고 볼 수 있다.
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