연속형 변수의 정규성 검정은 SPSS의 Explore 기능을 통해 Shapiro-Wilk 검정과 Kolmogorov-Smirnov 검정을 동시에 수행할 수 있으며, 정규성 플롯도 함께 확인할 수 있다.
심화 해설
SPSS를 이용한 연속형 변수의 정규성 검정은 간호연구에서 매우 중요한 기초 분석 단계입니다. 정규성 검정은 후속 통계 분석 방법을 결정하는 핵심 요소로, 모수검정과 비모수검정의 선택 기준이 됩니다.
SPSS에서 정규성 검정을 위한 가장 적절한 절차는 'Analyze → Descriptive Statistics → Explore' 메뉴를 사용하는 것입니다. 이 기능을 통해 'Plots' 옵션에서 'Normality plots with tests'를 선택하면 Shapiro-Wilk 검정과 Kolmogorov-Smirnov 검정을 동시에 수행할 수 있습니다.
Shapiro-Wilk 검정은 표본 크기가 50 이하일 때 더 정확하며, Kolmogorov-Smirnov 검정은 표본 크기가 클 때 사용됩니다. 두 검정 모두 p값이 0.05보다 크면 정규분포를 따른다고 판단합니다. 또한 Q-Q plot과 히스토그램을 통해 시각적으로도 정규성을 확인할 수 있습니다.
간호연구에서 혈당 수치, 혈압, 체중 등의 생리적 지표들은 대부분 연속형 변수이며, 이들의 정규성 검정 결과에 따라 t-검정이나 Mann-Whitney U 검정 등의 분석 방법이 결정됩니다. 정규성 가정이 충족되지 않을 경우 데이터 변환이나 비모수 검정을 고려해야 하므로, 정확한 정규성 검정 절차는 연구의 신뢰성을 보장하는 필수 과정입니다.
임상 시나리오
간호학과 4학년 김○○ 학생이 졸업논문으로 '중환자실 간호사의 직무스트레스와 소진 정도'에 관한 연구를 수행하고 있습니다.
연구 대상자는 3개 대학병원 중환자실에 근무하는 간호사 150명이며, 직무스트레스 척도(점수 범위: 20-100점)와 소진 척도(점수 범위: 22-110점)를 사용하여 데이터를 수집했습니다.
김 학생은 SPSS 25.0을 사용하여 분석을 진행하려고 하는데, 먼저 수집된 직무스트레스 점수와 소진 점수가 정규분포를 따르는지 확인해야 합니다. 지도교수는 "정규성 검정 결과에 따라 상관관계 분석 시 Pearson 상관계수를 사용할지 Spearman 상관계수를 사용할지 결정해야 한다"고 조언했습니다.
김 학생이 SPSS에서 정규성 검정을 수행하기 위해서는 Analyze 메뉴에서 Descriptive Statistics의 Explore 기능을 선택하고, Plots 옵션에서 Normality plots with tests를 체크해야 합니다. 이를 통해 Shapiro-Wilk 검정과 Kolmogorov-Smirnov 검정 결과를 동시에 확인할 수 있으며, Q-Q plot을 통해 시각적으로도 정규성을 평가할 수 있습니다.
핵심 개념
정규성 검정(Normality Test) — 연속형 변수가 정규분포를 따르는지 통계적으로 검증하는 방법으로, 모수검정과 비모수검정의 선택 기준이 되는 중요한 가정 검정
Shapiro-Wilk 검정 — 표본 크기가 작을 때(n≤50) 정규성을 검정하는 가장 강력한 통계적 방법으로, p값이 0.05보다 크면 정규분포를 따른다고 판단
Kolmogorov-Smirnov 검정 — 표본 크기가 클 때 사용하는 정규성 검정 방법으로, 관찰된 분포와 이론적 정규분포 간의 차이를 검정하는 비모수 검정
Q-Q Plot (Quantile-Quantile Plot) — 관찰된 데이터의 분위수와 이론적 정규분포의 분위수를 비교하여 정규성을 시각적으로 평가하는 그래프로, 점들이 직선에 가까울수록 정규분포에 근사
SPSS Explore 기능 — SPSS의 기술통계 분석 메뉴 중 하나로, 변수의 분포 특성을 종합적으로 탐색할 수 있으며 정규성 검정과 이상치 탐지, 기술통계량 산출을 동시에 수행할 수 있는 기능
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