실험하기 전에 두 집단의 동질성(균질성)을 검증하기 위해 실험집단 통제집단을 나눈 후
ex. 실험 전에는 두 집단에 성적 차이가 없다.
라는 것을 검증해야 나의 실험이 신뢰성이 있다.
왜냐하면 실험 집단에는 상위권 학생들만 있고 통제 집단에는 하위권 학생들만 몰려 있으면 실험을 해도 당연히 실험 집단의 점수가 높게 나올 것이다. 그럼 이 실험은 잘못된 것이라 볼 수 있다.
따라서 실험 전에는 두 집단이 동일함을 증명하고, 실험을 돌려야 한다.
이때, 하는 것이 독립표본 t검정(t-test 독립표본)이라고 한다.
먼저 독립표본 t검정을 하려면
SPSS를 켜서 "분석 → 평균비교 → 독립표본 T검정" 을 차례대로 하면 된다.
독립표본 T검정이 뜨면 내가 검정할 변수를 넣고, 확인을 누른다.
그러면 이런 결과값이 뜬다.
여기에서 주목!!!!!!!!!!!!!!
값을 읽는 방법이 두 가지이기 때문에 절대 헷갈리면 안되고 정신을 바짝! 차려야 한다.
독립표본 t검정 값 읽는 방법을 차례대로 쓰겠다.
1. Levene의 등분산 검정 확인
Levene의 등분산 검정 유의확률 값이 0.05보다 크면 '등분산을 가정함'의 값을 읽는다.
Levene의 등분산 검정 유의확률 값이 0.05보다 작으면 '등분산을 가정하지 않음'의 값을 읽는다.
위의 그림에서는 유의확률이 .888(그러니까 0.888)로 나와있다.
이것은 0.05보다 크기 때문에 '등분산을 가정함'값이 있는 행을 읽어야 한다. (첫번째 줄)
2. 유의확률 확인
'등분산을 가정함' 행에 있는 값을 보면 t = -1.450 이고, 유의확률(양측)= 0.158 이다.
3. 유의수준 < 유의확률 = 귀무가설 성립
0.05 < 0.158 (귀무가설 성립)
4. 결론 도출
귀무가설이 성립하였으므로
두 집단에는 차이가 없다. 즉, 두 집단은 동일하다.
로 결론을 내릴 수 있다.
그렇다면 실제 논문에서 독립표본 t검정이 어떻게 쓰였는지 같이 보면서 해석해 보자.
김선연,홍선호(2018) 퍼실리테이션(Facilitation) 토의 기법 활용 초등영어 말하기 수업의 적용 효과
여기에서도 실험 집단과 비교(통제) 집단의 사전 검사를 실시하였는데 t검정을 이용한 것을 알 수 있는데
유의수준 (0.05)보다 유의확률(P값)이 더 크기 때문에 두 집단은 동질하다고 보고 있다.
만약 이 동질성이 확보가 안 된다면
실험 집단, 통제 집단으로 나눠서 실험(연구)를 진행하기가 힘들 것이다.
실험 집단, 통제 집단으로 나눠서 실험(연구)를 진행하기가 힘들 것이다.
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