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프로젝트 직무자원과 직무성과 데이터 survey_2026.sav N = 412 · 변수 34 입력 결과

일원배치 ANOVA

등분산 · F · η² · 사후검정

Levene 등분산.214가정 충족
F (3, 405)7.42p < .001
효과크기 η².052중간
동질적 부분집합2Scheffé

표 11. 직급별 기술통계 및 분산분석

직급nMSDFpη²Scheffé
사원 (a)1023.380.797.42<.001.052a
대리 (b)1333.550.74a
과장 (c)1083.720.76a, b
차장 이상 (d)663.860.71b

N = 409. Levene 통계량 = 1.51, p = .214로 등분산 가정 충족. 같은 문자를 공유하지 않는 집단 간에 유의한 차이가 있습니다(p < .05).

표 12. 분산분석표

변량원제곱합df평균제곱Fpη²
집단 간12.6834.237.42<.001.052
집단 내230.754050.57
전체243.43408

그림 8. 직급별 직무열의

3.103.363.623.894.153.38사원3.55대리3.72과장3.86차장+직무열의

평균과 95% CI

1.42.43.34.25.2사원대리과장차장+직무열의

집단별 분포

해석interp_rules.rule_id = ANOVA_SIG_POSTHOC · 매칭조건 p<.05 AND eta2>=.02

직급에 따른 직무열의 차이는 통계적으로 유의하였다, F(3, 405) = 7.42, p < .001, η² = .052. 효과크기는 중간 수준으로 직급이 직무열의 변량의 약 5.2%를 설명하였다.

Scheffé 사후검정 결과 차장 이상 집단(M = 3.86)이 사원(M = 3.38) 및 대리(M = 3.55) 집단보다 유의하게 높았으며, 과장 집단은 두 부분집합에 모두 속해 중간적 위치를 보였다.

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

VARIABLE: GROUPING = rank (1=g1 2=g2 3=g3 4=g4);
MODEL: [WE_mean];
MODEL TEST: 집단 평균 동일성;

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.