다변량분석
SPSS에서 multivariate multiple regression analysis 분석 방법
모든 종속변인들 간 선형적 관계가 성립할 때 다변량 분석을 사용한다.
MANOVA가 많이 쓰이지만, 회귀분석도 multivariate analysis가 가능하다.
방법은 다음과 같다.
분석 → 일반선형모형 → 다변량
여러 개의 종속 변수를 입력
독립변수를 공변량에 입력
이와 같이 여러 개의 종속변수를 입력학,
공변량에 투입하고자 하는 독립변인들을 넣는다.
분석 결과는 다음과 같이 나온다.
(이해한 바로는) 한 독립 변인이 종속변인들의 선형 조합을 설명해주는 비율은 부분 에타제곱으로 해석한다.
이 자료를 예로 들면, Att_stability는 종속변수들을 18.1% 설명해주는 것이다.
더 자세한 해석을 위해서는 각각의 독립변수를 설명해주는 정도를 파악해야 한다.
이는 다음과 같은 표에서 알 수 있다.
원래는 훨씬 더 긴 자료가 제시되는데 화면 문제상 잘라서 제시했다.
다시, Att_stability의 예로 설명하자면
Att_stability는 자기중심성, 냉담, 사회적억제, 비주장성, 과순응성을 유의하게 예측하는 것으로 나타났다(Wilk's lamda=.82, p<.01). ※Wilk's Lamda= 1-eta^2
이때 각 종속변인에 대한 독립변인의 B값을 알고 싶으면 분석을 돌리기 전 다음과 같이 [옵션]에서 표시부분에 있는 '모수추정값'을 체크해줘야 한다.
이렇게 하고 분석을 돌리면 각 종속변인에 대한 독립변인의 B값을 알 수 있다.
이와 같은 과정을 통해 각 독립변인이 종속변인에 미치는 영향의 방향(+/-)를 알 수 있다.
이 예를 들면, Att_statbility가 높을수록 자기중심성과 냉담을 더 적게 예측함을 알 수 있다.