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다중비교(multiple comparison)와 반복측정 분산분석(Repeated ANOVA) 분산 분석을 통해 처리간의 효과 차이가 유의미하게 인정되면 어느 집단 간의 차이가 유의한지를 검증하기 위해 사전비교, 사후비교 혹은 다중비교를 시행하여야 한다. 다중 비교 방법에는 최소 유의차 검정, 투키(Tukey) 검정, 쉐페(Sheffe) 검정, 피셔(Fisher) 검정 등이 있다.  분산분석에서 F검정 값이 유의미 하지 않았다면 그 자료에 대한 분석은 여기서 끝난다.하지만 F검정 값이 유의미 하다면 어느 평균치 간에 유의한 차이가 있는지를 발견하기 위하여 사후분석을 함으로써 필요한 추가 정보를 수집할 수 있는데, 개별 평균들에 대한 추후 분석과정을 사후비교(posterior comparison or post-hoc comparison)라고 한다.  * SPSS : 분석 → 평균 비교 → 일원배치 .. 2024. 6. 20.
추측통계학: t-검정(t-test)과 분산분석(ANOVA) 모수통계(Parametric) 방법 통계방법목적측정수준독립변수종속변수Independent t-test두 집단 간의 평균차이 검정명목척도등간/비척도Paired t-test두 개의 짝지워진 집단이나 한 집단에서 전후 측정된 값의 평균 차이 검정명목척도등간/비척도ANOVA(분산분석)두개 이상의 독립적인 집단끼리 평균 차이 검정명목척도등간/비척도Pearson correlation두 변수간의 상관성 검정등간/비척도등간/비척도Multiple regression analysis두 개 이상의 독립변수가 한 개의 종속변수를 예측등간/비척도등간/비척도   1. t-검정(t-test)  1) 두 모집단 평균의 차이를 비교할 경우 이용된다.  2) 독립적인 두 표본의경우 Independent t-test  3) 쌍을 이룬 두.. 2024. 6. 20.
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.
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