SPSS 데이터 파일 합치기

DATA A (활성 데이터)DATA B (비활성 데이터) 붙이기

PISA에서는 데이터를 학생 인지적 성취 결과 데이터, 학생 설문 데이터, 학교장 설문 데이터, 교사 설문 데이터, 학생 응답 시간 데이터의 5 종류의 데이터를 제공한다. 따라서 이러한 데이터를 합쳐서 새로운 데이터를 만들 필요가 있다. 두 개의 데이터를 합칠 때, SPSS에서는 파일 합치기 함수를 사용한다.

다음과 같은 두 개의 SPSS 데이터, DATA A와 DATA B가 있다. 이때 DATA A에 DATA B를 붙이려고 한다. DATA A가 기준이 되는 데이터, 즉 활성 데이터이고, DATA B는 비활성 데이터이다. 여기서 중요한 점은 DATA A와 DATA B의 id 중에서 다른 id가 있다는 점이다. 이 때, DATA A를 기준으로 DATA B를 붙이기 때문에 DATA B의 id 중에서 DATA A에 없는 id, 즉 106, 107, 108은 DATA A를 기준으로 DATA B를 붙인 새로운 데이터에는 포함되지 않는다.

DATA A
DATA B

먼저, DATA A와 DATA B를 오름차순으로 정렬을 한다. 그 다음, DATA A에서 [데이터 -> 파일합치기 -> 변수 추가]를 차례로 클릭한다. 그리고 DATA B를 선택하고 계속하기를 클릭한다.

여기서 중요한 것은 비활성 데이터 세트에 기준표 있음을 클릭한다. 즉, DATA A (활성 데이터)에 DATA B (비활성 데이터)의 변수들을 붙이지만, 비활성 데이터 세트에 기준표 있음을 클릭한다.

그 결과, 다음과 같은 결과가 나타난다. 이 때, DATA A가 기준이었기 때문에 ID는 DATA A의 ID만 나타난다는 것이다.

활성 데이터(DATA A)에 비활성 데이터(DATA B)를 합칠 때, 활성 데이터(DATA A)의 케이스를 기준으로 할 때, 비활성 데이터 세트에 기준표 있음을 클릭한다는 것이 핵심이다.

DATA A (활성 데이터)와 DATA B (비활성 데이터)의 모든 정보를 포함하여 데이터 합치기

DATA A와 DATA B의 모든 자료를 합치려면 변수 추가에서 ‘케이스는 양쪽 데이터 세트에 키 순서로 정렬됩니다.’를 클릭하면 된다.

그 결과, 아래와 같이 DATA A와 DATA B가 모든 사례를 포함한 새로운 데이터를 얻을 수 있다.

Mplus와 SPSS 결과의 차이

Mplus와 SPSS의 분산공분산 결과

Mplus와 SPSS를 사용하여 평균, 분산, 상관계수 등을 구하면 그 값에서 차이가 발생한다.

다음 DATA1은 X, Y, Z로 구성되어 있다.

Mplus로 구한 분산-공분산 행렬은 다음과 같다.

SPSS로 구한 분산-공분산 행렬은 아래와 같다.

Mplus와 SPSS의 결과가 다른 이유

Mpus와 SPSS에서 산출된 DATA1의 분산-공분산 행렬에서 차이가 발생한 원인은 Mplus는 DATA1을 모집단으로 가정하고, SPSS는 표본으로 가정하기 때문이다.

구조방정식모형 프로그램인 Mplus는 DATA1을 모집단으로 인식하고, 모집단의 분산-공분산행렬과 표본의 분산-공분산 행렬이 같다는 가정을 갖고 있다. 반면 SPSS DATA1을 표본으로 인식한다. 따라서, 두 프로그램으로 산출한 평균, 분산, 공분산 등의 통계치가 다르게 나타난다. Mplus는 최대우도추정법 등을 통해서 ‘모집단의 분산-공분산행렬’과 ‘모형이 적용된 분산-공분산행렬(implied variance-covariance matrix)’이 최소가 될 때의 모수 추정치를 구한다.

그렇지만, DATA1을 활용하여 Mplus와 SPSS로 회귀분석을 하면, 다른 추정방법임에도 회귀계수 추정치, 절편 추정치가 같은 것을 확인할 수 있을 것이다.

따라서 Mplus에 데이터 파일 대신 분산-공분산행렬이나 상관계수 행렬을 입력하여 분석할 때에는 모집단의 결과를 사용해야 한다.