이원배치 분산분석 Q&A

✅ 상호작용이 유의하면 주효과 해석은 뒤로 미루고, 단순주효과(simple effects) 분석을 우선합니다(Field, 2018).

상호작용이 유의하다는 것은 한 요인의 효과가 다른 요인의 수준에 따라 달라진다는 뜻입니다. 예컨대 "프로그램 효과가 남학생에게는 있고 여학생에게는 없다"면, "프로그램 주효과가 유의했다"는 진술은 절반의 진실이 됩니다. 이때는 성별 수준별로 프로그램 효과를 따로 검정(단순주효과)해 보고합니다. 주효과 자체를 보고하되, 해석은 상호작용을 중심으로 서술하세요.

✅ 메뉴에는 없고 신택스(EMMEANS의 COMPARE)로 실행합니다.

일변량 대화상자에서 설정을 마친 뒤 붙여넣기(Paste) 버튼을 눌러 신택스 창을 열고, /EMMEANS 줄을 다음처럼 수정해 실행합니다(요인명은 본인 변수명으로).

/EMMEANS=TABLES(성별*집단) COMPARE(집단) ADJ(BONFERRONI)

이렇게 하면 성별 수준별로 집단 간 차이를 Bonferroni 보정으로 비교한 표가 출력됩니다. 반대 방향(집단 수준별 성별 차이)은 COMPARE(성별)로 바꿔 한 번 더 실행합니다.

✅ 일변량 > 도표에서 한 요인을 수평축 변수, 다른 요인을 선구분 변수로 지정합니다.

선이 평행하면 상호작용 없음, 교차하거나 벌어지면 상호작용의 시각적 신호입니다. 논문에는 평균 프로파일 도표를 그림으로 제시하면 상호작용 해석이 훨씬 쉬워집니다. 오차막대(표준오차)를 함께 표시하는 것이 좋습니다.

✅ SPSS 기본값인 제III유형 제곱합(Type III SS)을 그대로 쓰면 일반적으로 무난합니다.

불균형 설계에서는 요인 간 효과가 겹쳐 제곱합 분해 방식(Type I/II/III)에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. Type III는 다른 효과를 통제한 상태의 각 효과를 검정하는 방식으로, 사회과학에서 사실상 표준입니다. 다만 셀 크기 차이가 극단적이면(예: 5명 vs 100명) 검정력과 등분산 문제를 함께 점검하세요.

✅ 일변량 > 옵션 > 효과크기 추정값을 체크하면 효과마다 부분 에타제곱이 출력됩니다.

부분 에타제곱은 다른 효과를 제외한 잔여 변량 중 해당 효과가 설명하는 비율입니다. 다요인 설계에서는 η²과 값이 달라지므로 "부분 에타제곱(η²p)"임을 명시해 보고하세요. 관례적 벤치마크(.01/.06/.14)는 Cohen(1988)의 체계에서 유래했지만 η²p에 그대로 적용하는 데는 논란이 있으므로 참고 수준으로만 쓰는 것이 안전합니다.

✅ 두 관행이 모두 있습니다. 연구 문제에 상호작용 가설이 있었다면 그대로 두고 보고하는 것이 기본입니다.

상호작용을 검정하는 것이 연구 목적이었다면 유의하지 않아도 그 결과 자체가 답이므로 모형에 남겨 보고합니다. 상호작용에 관심이 없고 단지 확인용이었다면, 제거 후 주효과 모형으로 다시 추정하는 관행도 있습니다. 어느 쪽이든 사전에 정한 분석 계획대로 하고, 유의성을 보고 이리저리 바꾸지 않는 것이 중요합니다.

✅ 주효과 2개 + 상호작용을 각각 F(df1, df2), p, η²p로 보고하고, 상호작용이 유의하면 단순주효과 결과를 이어서 씁니다.