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G*power와 검정력(power)과 표본크기(Power and sample size) 1. 검정력 분석(power analysis)유의수준 α, 표본크기n, 표본분산s, 효과크기, 검정력(1- β)이 고려된다.(1종오류 α, 2종오류 β에 대해서는 이전 글 참고) G*power를 이용한 검정력 분석에서는 "post hoc: compute achieved power - given α, sample size, and effect size"를 선택하여 검정력을 알아볼 수 있다.1. independent t-test, post hoc 설정2. determine 클릭하면 3번 창이 나타남  3. 두 변수 샘플사이즈가 다르므로 첫번째 n1!=n2를 선택 ( 두 샘플 사이즈 같으면 아래 n1=n2 선택)하고 각 그룹의 평균을 입력, SDσ within each group 계산하여 입력 이때 필요한 P.. 2024. 6. 20.
가설검정(Hypothesis testing or significance testing)과 가설검정의 오류 1. 가설의 정의3. 가설검정의 오류2. 영가설과 대립가설4. 가설검정의 절차  1. 가설: 두 개 이상의 변수들 사이의 관계를 추측한 진술   1) 가설 진술 시 주의사항    (1) 변수와 변수간의 관계를 진술해야 한다.    (2) 검증이 가능하도록 해야 한다.    (3) 간단하고 명료해야 한다.    (4) 가설이 잠정적인 결론이라는 점에서 현재형으로 진술한다.그러나 가설이 결과의 예측이라는 면에서 시제를 미래형으로 표현하는 경우도 있다.    2. 영가설(귀무가설, null hypothesis)과 대립가설(alternative hypothesis, research hypothesis)  1) 영가설 (H0)      - 연구자는 영가설을 검증한다.      - 영가설은 치료 혹은 처치의 효과가.. 2024. 6. 20.
표본추출과 표본분포(Sampling and sampling distributions)(추정, 표본 평균 분포, 표준 오차) 전체 집단 즉 모집단 전체를 연구하기에는 경제적, 시간적, 인력 등의 현실적인 문제가 있다.따라서, 전체 집단을 대표하는 표본을 통해 자료를 수집하고 분석하여 그 전체집단에 대한 추론을 한다.   이 때, 대표성을 띄는 표본추출이 중요하다. 가장 이상적인 방법은 "무작위 표본추출법"이다.표본추출 방법은 이전 글에서 다루었으니 이번 포스팅에서는 생략하겠다.   ※ 추정은 모집단에서 측정하여 계산한 값들인(평균 또는 비율 등) 모수와 관련이 있다.- 모집단의 평균값은 μ, 표준편차는 σ로 표시된다.- 연구자들은 표본으로부터 언어진 자료를 통하여 이 모수들을 추정한다.- 표본 평균은 x(바), 표준편차는 s로 표시된다.  모집단(Population) → 모수(parameter) : 모평균, 모분산, 모표준편차.. 2024. 6. 20.
기초통계학 정리(기술통계, 추론통계, 정규성검정 etc.) 및 순서 1. 먼저 수집된 자료(Data)를 정리하여 기술통계 값을 획득한다.ex) 실험 시작전 평균과 실험 시작 후이 평균, 빈도분포 표 또는 그래프, 산포성 2. 실험을 진행한 표본의 모집단이 정규분포를 이루는 집단이었는지 확인하기위한 정규성 검정을 시행한다.  : 정규성 검정을 통해 알게된 모집단의 정규분포 여부에 따라 모수적 방법/ 비모수적 방법 선택 3. 추정을 통해 기술통계를 통해 얻게된 통계 값을 모집단에 일반화 시킬 수 있음   : 표본의 평균 x바의 신뢰구간 4. 영가설(귀무가설), 대립가설(연구가설)의 방향성 여부 확인 5. 모수/비모수 통계방법을 이용해 얻은 통계값을 해석 2024. 6. 20.
정규분포(Normal distribution)와 정규분포 확인하는 방법 1. 정규분포 곡선(Normal distribution curve)1) 대부분의 측정값들이 평균 주위에 모여있다.2) 좌우가 대칭인 종모양3) 평균(Mean), 중위수(Median), 최빈치(Mode)는 같은 값을 가진다.4) 첨도(kurosis)와 왜도(skewness)는 0이다.5) 이론적으로 곡선은 X축과 만나지 않는다 = 점수는 0이 될 수 없다6) 정규분포 면적은 그 값이 발생할 확률을 나타내며 확률밀도를 의미, 따라서 '전체 면적 = 1'이다.7) 정규분포 곡선 아래 34.13% 멵넉은 평균 이상 혹은 이하의 1SD(표준편차) 사이에 있다고 한다.8) 따라서 전체 분포의 68.26%는 평균(mean)±1SD 안에 위치한다.9) mean ± 2SD = 95.44%10) mean ± 3SD = 9.. 2024. 6. 20.
기술통계학(빈도분포, 대푯값, 분포, 산포도) 기술통계학은 모양(shape), 중심경향치(central tendency), 일련의 자료 내에서 변이(variability within a set of data)를 기술하는데 이용된다. ◆ 모수(parameter) : 모집단(population) 특성을 기술하는 측정값◆ 표본통계량(statistic) : 표본의 특징을 나타내는 값, 표본자료로부터 계산된 수치  ex) 표본평균, 표본분산 등 1. 빈도분포 2. 분포의 모양  1) 왜도  2) 첨도 3. 대푯값  1) 평균값  2) 중위수  3) 최빈치  4) 평균, 중위수, 최빈치의 비교 4. 산포도  1) 범위  2) 백분위와 사분위  3) 분산  4) 표준편차  5) 변이계수(변동계수)  1. 빈도분포1) 도수분포(frequency distribut.. 2024. 6. 20.
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