독립표본 t-검증(independent t-test)은 두 집단의 평균을 비교한다 했습니다. 그러니까 A-B 사이의 평균이 유의미한 차이가 있는가를 보는 것이죠. 유의미한 차이를 볼려면 유의도에 주의를 기울여야겠죠?*^^* SPSS 프로그램으로 통계 처리를 하구 얻은 결과를 다음 표로 만들었다 해요. 표 만들기는 앞에서 조금씩 말씀을 드렸으니 참고하시길 바랍니다.
<표4> 개발참여에 따른 성취도의 독립표본 t-검증
|
|
N |
M |
SD |
t |
df |
Sig. | |
|
|
개발참여집단 |
40 |
17.23 |
1.33 |
2.517
|
18
|
.022*
|
|
개발불참집단 |
40 |
15.40 |
1.88 | ||||
|
(유의도 수준: *=p<.05) | |||||||
위의 표를 보면 6가지 항목이 표의 헤드에 들어가 있습니다. 여기서 N은 소문자 n으로 표기하는게 옳을 듯합니다. 샘플의 수이니 말입니다. 자 한번 볼까요. 각 집단별 40명씩 전체 80명이 참여했군요. 무언가를 개발하는데 참여한 집단(실험집단)과 참여하지 않은 집단(비교집단)을 놓고 두 집단간 평균을 비교하고 그 평균차가 유의미한지 알아보고 있군요. 표제에서 알 수 있듯이 성취도를 비교하고 있네요. 평균을 보니 참여집단이 17.23, 참여하지 않은 집단이 16.40이 나왔네요. 두 집단간 평균차는 .83 정도이군요. 이러한 평균차의 유의성을 알아보니 유의도가 .022로서 연구자가 정한 유의수준 p<.05 수준에 들었군요. 그래서 asterisk(*)를 1개 붙였군요. 표 아래에는 유의수준 표시를 괄호로 묶어 왼쪽정렬했네요.
개발참여집단과 개발불참집단의 성취도를 비교해 본 결과, 두 집단간에 평균차가 .83이었고 개발참여집단이 더 높았다. 이러한 평균차는 p<.05 수준에서 유의한 차이로 나타나 개발에 참여하는 것이 참여하지 않는 것보다 성취도에 보다 긍정적이라 할 것이다.(간략하게 분석해 보았습니다.^&^)
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