시계열 도표
시점별 추이 · 이동평균 · 결측 보간
4시점 반복측정. 실험집단의 증가 추세가 뚜렷합니다.
표 1. 시점별 기술통계
| 시점 | N | 실험집단 M (SD) | 통제집단 M (SD) | 차이 | t | p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| T1 | 118 | 3.38 (0.76) | 3.44 (0.72) | −0.06 | −0.44 | .662 |
| T2 | 118 | 3.56 (0.71) | 3.48 (0.74) | 0.08 | 0.60 | .549 |
| T3 | 116 | 3.72 (0.69) | 3.51 (0.73) | 0.21 | 1.59 | .114 |
| T4 | 114 | 4.04 (0.64) | 3.56 (0.75) | 0.48 | 3.68 | <.001 |
T3·T4의 표본 감소는 탈락(attrition)에 의한 것입니다.
표 2. 이동평균과 변화율
| 시점 | 원계열 | 3기 이동평균 | 전기 대비 변화 | 변화율(%) |
|---|---|---|---|---|
| T1 | 3.38 | — | — | — |
| T2 | 3.56 | 3.55 | +0.18 | +5.3 |
| T3 | 3.72 | 3.77 | +0.16 | +4.5 |
| T4 | 4.04 | — | +0.32 | +8.6 |
해석interp_rules.rule_id = TS_TREND_UP · 매칭조건 slope>0 AND attrition<.10
실험집단의 직무열의는 T1 3.38에서 T4 4.04로 지속 상승하였으며, 통제집단은 3.44에서 3.56으로 거의 변화가 없었습니다.
두 집단의 차이는 T4에서만 통계적으로 유의하였습니다(t = 3.68, p < .001). 시간이 지날수록 효과가 누적되는 양상입니다.
표본 탈락률은 T4 기준 3.4%로 낮아 결과 해석에 큰 영향을 주지 않습니다. 탈락률이 10%를 넘으면 탈락자와 잔류자의 초기값 비교가 필요합니다.
코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로
! 종단자료는 WIDE 또는 LONG 형식 지정 DATA: FORMAT = LONG; VARIABLE: CLUSTER = id; WITHIN = wave;
모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.