데이터 생성과 저장하기

지금부터는 SPSS에서 가장 기본적인 작업 중에 하나인 데이터 입력하고 데이터 불러오는 과정을 실습해 보도록 하겠습니다 먼저 데이터를 입력하기에 앞서서요 우리가 어떤 데이터를 입력할지에 대해서 살펴봐야 되는데요 여기에서 이제 실습자료로 배포드린 엑셀 파일이 있습니다 hsb2라는 엑셀 파일이 있거든요 이걸 선택해 보시면 이런 파일 내용이 있습니다 내용이 있는데 이 내용을 한번 쭉 보시면은 어떤 내용인지는 어렵지 않게 아실 수 있을 것 같습니다 여기에 들어가 있는 게 피험자 아이디라고 볼 수가 있고 그 다음 성별 정보 그 다음 출신 지역, 소득 수준, 학교 여기에서 처치 받은 프로그램의 종류 혹은 독해, 작문, 수리, 과학, 사회와 같은 시험 성적들이 동시에 입력이 되어 있습니다 그래서 실제로 이런 데이터들은 여러분께서 실험 연구를 하기 위해서 엑셀에다가 우리가 종이로 받은 설문을 입력했다고 보시면 될 것 같습니다 그래서 이 형태의 데이터를 가지고 통계분석을 하기 위해서 SPSS에서 간단하게 입력해보는 실습을 먼저 가져보도록 하겠습니다 그래서 다시 공란으로 오셔가지고 우리가 변수를 생성을 해볼텐데요 변수 생성하는 방법은 맨 처음에 변수보기로 가셔서 우리가 변수를 생성할 수가 있습니다 처음에 그 데이터에 어떤 게 있었죠? 처음에 이제 보시면 아이디가 있었습니다 아이디, 성별 다 안 해보셔도 돼요 저는 몇 가지만 한번 살펴보도록 하겠습니다 제가 하는 대로 그대로 따라 하시면 될 것 같습니다 이름에서 처음에 아이디 그리고 성별 지역 독해 점수 이 정도만 간단하게 입력을 해보도록 하겠습니다 그런데 이렇게 하기 앞서서 여러분께서 이 변수가 어떤 특성을 가지고 있는지 먼저 설정을 해주셔야 돼요 가장 먼저 우리가 봐야 될 부분은 이 변수가 우리가 어떤 연산을 통해서 어떤 의미를 도출할 수 있는 변수인지 안 그러면 단순히 구분을 위한 변수인지를 먼저 인지를 하셔야 돼요. id 같은 거는 이걸 가지고 우리가 어떤 통계치를 내지는 않죠. 그래서 id는 일반적으로 이 측도에서 명목으로 설정해 주시면 되고요. 성별도 마찬가지입니다. 성별 가지고 우리가 어떤 작업을 할 수 있는 건 아니죠 보통 성별은 남자 여자 구분을 위해서 만들어 놓은 변수입니다 그렇기 때문에 이것도 마찬가지로 여기서 명목 변수로 먼저 설정을 해 주셔야 됩니다 지역도 마찬가지로 이것도 우리가 1번을 서울, 2번을 경기도 이렇게 했다 해서 그 1, 2번이 어떤 의미를 갖는 건 아닙니다 그렇기 때문에 이 지역 역시 마찬가지로 명목형 변수가 되는 것입니다 그리고 마지막으로 이 독해 점수는 우리가 관심 있는 거죠 예를 들어서 성별별로 독해 점수가 얼마인지 지역별로 독해 점수가 얼마인지 이런 걸 살펴볼 수가 있잖아요 그래서 이 독해 점수 같은 경우는 우리가 척도에서 일반적으로 이 척도 이렇게 그냥 두시면 될 것 같습니다 그 다음에 여기에서 우리가 먼저 이렇게 설정을 한 다음에 그 다음에 데이터를 한번 입력을 해 보도록 하겠습니다 데이터 보기를 보시면은 우리가 생성하고자 하는 변수들이 이렇게 만들어져 있습니다 우리가 여기서 한 4줄만 작성을 해 보도록 할게요 여기서 첫번째 아이디는 아이디 번호가 1번이다, 2번이다, 3번이다, 4번이다 이렇게 했습니다 만약 200명의 피험자를 대상으로 설문을 했다면 여기서 쭉 200번까지 넘버링이 되겠죠 이 아이디를 하는 이유는 어떤 설문지 내가 첫 번째 피험자 설문지에서 문제가 발생했을 경우 그것을 다시 체크하기 위해서도 반드시 좀 필요한 과정이라고 보시면 될 것 같습니다 그 다음 성별은 일단 여러분이 설문지에 보시면은 뭐 남성, 여성 체크해주세요 뭐 이렇게 나오는데 보통 남성을 1번으로 한다든지 아니면 여성을 1번으로 한다든지 반대로 나머지를 0번, 1번으로 한다든지 이런 경우로 코딩을 하죠 그렇게 되면 일괄적으로 이런 식으로 코딩이 됩니다 남자를 0번이라고 해볼까요? 0번, 1번, 1번, 0번 그래서 이 코딩은 나중에 컴퓨터한테 0번은 어떤 집단이고 1번이 어떤 집단인지는 반드시 식별할 수 있도록 지정을 해주셔야 됩니다 그 지정하는 방법을 어떻게 하시냐면 이 변수보기에 가셔서 성별 있죠? 여기에서 값이라고 있습니다 이 값에서 선택을 해보시면 0번이 여기서 여성이다 값 0번 레이블 여성 한 다음에 추가해주시고 그리고 1번이 남성이다 추가해주시면 이제 컴퓨터가 0번은 여성이구나 1번은 남성이구나 라는 것을 인식을 할 수 있게 됩니다 그래서 확인을 선택해주시면 되고요 마찬가지로 지역이 있습니다 지역은 제가 그냥 임의로 해보겠습니다 1번, 2번, 1번, 2번 해서 1번은 어떻게 할까요? 1번은 수도권 지역, 2번은 비수도권 지역이라고 간단하게 구분을 해보겠습니다 그래서 변수보기를 선택하신 다음에 지역 1번은 수도권 선택하시고 추가 2번은 비수도권 선택을 하시고 추가 확인 선택해 주시면 이제 컴퓨터가 앞으로 1번이 수도권이구나 2번이 비수도권이구나 라는 것을 인식을 할 수가 있게 됩니다 확인을 눌어 주시고요 마지막으로 우리가 독해 점수를 입력을 해 볼 텐데요 독해 점수 같은 경우는 제가 그냥 임의로 해보겠습니다 80, 90, 70, 60 이렇게 해볼게요 앞서 변수들과 달리 이 변수는 연속형 변수라고 우리가 볼 수가 있죠 그래서 따로 여러분이 어떤 값인지 지정을 해주시지 않으셔도 돼요 그냥 두시면 될 것 같고 이렇게 데이터를 간단하게 입력을 해보았습니다 지금 우리가 값을 입력을 하니까 여기에서 우리가 입력했던 값에 해당하는 이름이 지금 값 대신 보이고 있죠 그것을 다시 숫자로 보시려면 여기에 있는 이 문자와 숫자를 서로 연결하는 어떤 화살표 같은 거와 관련된 탭을 한번 선택을 해 보시면 다시 원래 우리가 입력했던 숫자로 돌아가는 것을 확인할 수가 있습니다 그래서 이 버튼을 잘 활용하시면 우리가 이 피험자는 여성이고 수도권에 살고 있구나 근데 독해 점수가 80점이구나 라는 것을 쉽게 파악을 할 수가 있습니다 그래서 우리가 이렇게 데이터를 한번 살펴봤고요 그 다음에 여러분이 설문지를 쭉 봤다가 결측값이 발생할 수가 있어요 나는 여기 세 번째 있는 학생이 자기 독해 점수가 너무 낮다고 생각해서 이거를 보고하지 않았어요 혹은 실험자가 측정을 잘못했을 경우가 있잖아요 그럴 때는 SPSS 같은 경우는 그냥 비워주시면 알아서 컴퓨터가 결측값이라고 이해를 합니다 그런데 여러분이 간혹 가다가 엑셀 같은데 결측값을 이렇게 비워놓는 대신 9999라고 이렇게 입력하는 경우도 있어요 이렇게 해서 아무래도 여기 있는 점수 값의 범위가 0에서부터 100점까지죠 그 범위를 훨씬 초과한 터무니없는 값입니다 그래서 보통 이렇게 설정을 해 놓으면 나중에 이제 분석하는 사람이 아 이거는 결측치구나 라고 쉽게 볼 수 있도록 작성해 놓은 건데 중요한 게 SPSS는 이렇게 숫자를 설정을 해 놓고 뒤에 이게 문제가 있는 값이다 라고 지정을 해 놓지 않으면 컴퓨터가 그냥 이걸 다 정상적인 값으로 이해하고 돌려 버립니다 그렇기 때문에 굉장히 많은 문제가 발생할 수도 있거든요 그래서 여러분께서 이런 데이터들도 함께 코딩이 됐다 우리가 그냥 엑셀 시트를 내가 불러와서 작업을 하는 경우다 라고 하시면 이런 데이터들은 반드시 처리를 해 주셔야 됩니다 그래서 이런 데이터는 우리가 일반적으로 이상치 혹은 결측치 이렇게 구분을 하는 거죠 그래서 변수보기를 선택하신 다음에 독해 점수에서 결측값이 있어요 결측값을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 지정해주셔야 돼요 마찬가지로 선택을 해보시면 결측값 없음 하면 내가 앞에서 입력한 값들이 모두 다 정상값이다라는 거고 여기에서 이산형 결측값 하면 우리가 지정할 수 있는 결측값이에요 우리가 일괄적으로 9999를 이상치로 결측값으로 선정을 했다고 하시면 여기에다가 9999를 선택해 주시면 돼요 선택을 하고 확인을 해주시면은 다시 데이터 보기를 봐볼까요 그러면 이제 컴퓨터가 앞으로 작업할 때는 이 9999를 missing value로 인식을 할 수가 있습니다 실제로 분석에서 기술통계 그 다음 독해 점수를 보면은 우리가 숫자 4개 입력했죠? 그 중에 하나는 우리 결측값이었죠? 여기서 결국 유효한 3개만 가지고 우리가 기술통계를 도출합니다 그런데 만약 여러분께서 이 과정을 거치지 않았다면 제가 다시 한번 지워볼게요 이걸 선택해 본 다음에 결측값 없음이라고 선택을 한 다음에 확인을 해보면 동일한 분석을 하게 되면 여기서는 이렇게 잘못된 통계가 나오는 겁니다 N은 4개 다 입력됐어요 최소값이 60인데 최대값이 100점까지의 범위에서 나올 수 없는 값들이 이렇게 나옵니다 그래서 반드시 여러분께서 분석을 하실 때는 본 분석을 하기에 앞서서 반드시 기술통계를 돌리시라고 많은 통계책이라든지 강의에서 말하고 있는 이유가 이런 이유 때문에 또 있습니다 그래서 이 범위가 우리가 예상되는 범위 값을 초과했다면 여기 문제 있는 값이 있구나 컴퓨터가 이걸 제대로 인식을 못했구나 라고 이해를 하시고 그 값을 제대로 인식할 수 있도록 여러분께서 추가적인 작업을 해주셔야 됩니다 그럼 이렇게 평균값이 다 올바르게 나오죠 그래서 이런 결측치를 해결할 때는 쉬운 방법은 그냥 지우시던지 아니면 변수보기에서 해당되는 값을 이산형 결측값으로 지정하신 다음에 9999라고 지정하시면 컴퓨터가 이 부분은 아까 전에 9999는 결측치구나 라고 해가지고 그거는 이 유효한 n 값에서 제외를 시켜 버립니다 그래서 보시면 모든 통계치들이 다 정상 범위 내에서 나온 것을 확인할 수가 있습니다 이것으로 간단하게 데이터를 한번 생성을 해보고 명목형 변수를 지정해주고 결측값을 지정해주는 방법을 살펴보았구요 마지막으로 우리가 이렇게 작성한 데이터를 저장하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다 기본적으로 파일을 선택하셔서 메뉴에서 파일 저장하시면 이제 저장할 수 있는 공간을 지정해 주는 창이 나옵니다 그래서 여기에서 저 같은 경우는 다큐먼트에 그냥 바로 example 하면서 저장을 할 수가 있습니다 그 다음에 나는 이 SPSS 형식 말고 다른 형식으로 저장을 하고 싶다 라고 하면은 파일에서 다른 이름으로 저장하기를 선택을 해 보신 다음에 우리가 앞서서 만든 example이라는 파일이 있습니다 여기에서 밑에를 보시면은 다양한 형식이 나와 있어요 그래서 만약 여러분께서 나는 SAS로 나중에 활용할 거기 때문에 SAS 형식으로 저장을 하겠다 하면은 최신 버전이라면 여러분이 이거 관계없이 다 불러올 수 있을 거고 여러분이 SAS가 옛날 버전이라면 이 버전을 좀 낮춰서 저장하시면 됩니다 그 외에 Stata라든지 Stata 같은 경우도 여러분의 버전이 높으면 이런 게 다 호환될 수가 있지만 여러분의 버전이 만약 6이다라고 하면 그 이상의 버전으로 저장을 하시면 6에서 안 불러와질 수도 있거든요 그래서 여러분이 사용하고 있는 다른 통계 패키지의 버전에 맞춰서 저장을 할 수 있게끔 이렇게 옵션을 제공하고 있습니다 뿐만 아니라 간단하게 엑셀 형식으로도 저장을 할 수가 있습니다 여기서 제공하는 엑셀 형식은 97-2003 버전, 2007-2010 버전까지 제공을 하고 있고요 그 다음 기본적으로 탭으로 구분하고 있는 DAT 파일과 쉼표로 데이터를 구분하고 있는 CSV 형식도 제공을 하고 있습니다 그래서 여러분들의 필요에 맞는 그러한 형식으로 데이터를 저장하신 다음에 나중에 활용하시면 될 것 같습니다 이 정도로 우리가 파일 생성해보고 우리가 변수에 대해 정의를 해보고 명목형 변수와 결측치를 어떻게 처리하는지를 살펴보았구요 그 다음에 우리가 생성한 파일을 저장하는 것까지 살펴봤습니다