통계분석
실험자료 분석
- 기술통계, 추측통계 사용
- 연구보고서에는 기술통계와 추측통계를 같이 제시하는 것이 바람직하다.
- 어떤 설계 방법을 적용 할 것인가는 실험설계와 수집된 자료의 특성에 따라 달라진다.
- 실험설계에 적합한 통계방법을 사용해야 하며, 연구계획 단계부터 명확하게 기술되어야 한다.
< 기술통계 >
- 자료를 기술(description), 조직화(organization), 요약(summarty)하려는 목적으로 사용한다.
- 표본을 구성하고 있는 모든 대상자들의 점수를 숫자를 이용하여 기술한다.
ex) 중심경향치(평균, 중위수), 산포도와 같이 상대적인 위치의 측정(범위, 표준편차, 변이계수) 등이 해당
< 추측통계 >
- 연구자가 결론을 내리거나 추측하도록 하는 데 표본에서 나온 결과를 모집단에 일반화한다.
- 실험연구에서 주로 사용하는 통계량 : t, F, r 등(추후에 정리 할 예정)
- 추측통계학에는 모수검정과 비모수검정이 있다.
- 모수검정에서는 엄격한 수학적 가정이 충족되어야 적용이 가능하지만, 비모수검정은 엄격한 가정이 충족될 필요가 없다.
- 추측통계와 유의성 검정은 실험설계에서 중요한 역할을 한다.
- 유의성 검정은 가설을 검정하기 위해서 한다.
*표) 유의성 검정을 위한 추측통계학
| 통계방법 | 목적 | |
| 모수검정 | ||
| t-검정 | 두 군의 평균값이 유의하게 다른지를 알아봄 | |
| 분산분석 | 세 군 이상에서 평균값이 유의하게 다른지 또는 요인들간에 상호작용이 있는지를 알아보기 위함 | |
| 사후검정 | 분산분석에서 F값이 유의할 때 어느 군간에 평균값이 차이가 있는지를 알아보기 위함 | |
| 비모수검정 | ||
| 카이제곱검정 | 두 빈도분포가 유의하게 다른지를 알아보기 위함 | |
| 만휘트니검정 | 두 군 간의 중위수가 유의하게 다른지를 알아보기 위함 | |
| 크루스칼-윌리스검정 | 세 군 이상에서 중위수가 유의하게 다른지를 알아보기 위함 | |
실험설계
1. 실험연구와 관찰연구
1) 실험연구에는 어떤 식으로든 실험결과에 영향을 미칠 수 있는 연구자의 개입이 있다.
2) 관찰연구는 주로 역학(epidemiology)에서 주로 사용하는데, 예를들어 코호트연구(cohort study, 특정 인구집단), 사례-대조군(case-control) 연구는 연구자가 결과에 영향을 미칠 수 있는 어떤 조치도 취하지 않고 단지 결과만을 관찰한다.
- 관찰연구들은 결과에 영향을 미치는 모든 요인들을 통제하는 것이 불가능하기 때문에 실험연구보다 정확하지 않은 정보를 제공할 수 있다.
2. 단면적 연구/추적 연구(Cross-sectional or longitudinal studies)
1) 단면적 연구(Cross-sectional study) : 시간의 어느 한 시점에서 수행되는 연구
- 원인과 결과 사이에 연관성이 존재한다고 설명할 수 있을 뿐, 인과관계가 존재한다고는 설명할 수 없다.
- 질병의 이환율, 즉 특정 기간 동안의 새로운 사례를 조사하기는 불가능
- 어느 한 시점에서 수행되기 떄문에 시간이 경과하면서 나타나는 경향을 평가할 수 없다.
- 단시간 내에 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있고 연구가설을 얻을 수 있다.
2) 추적연구(longitudinal study) : 대상자 표본을 특정기간 동안 추적조사한다.
- 전향적(prospective) 연구와 후향적(retrospective) 연구가 있다.
- 전향적 연구 : 한 시점 부터 대상자들을 추석 조사
- 후향적 연구 : 먼저 선정된 대상자들의 과거 발생 요인들을 조사하는 것
- 단면적 연구보다 더 많은 수행 시간과 자원을 필요로한다.
- 대상자의 기억이나 의무기록에 의존한다면 오차(bias)에 의해 영향을 받게 될 수 있다.
3. 오차(Bias, 편향)
: 연구결과와 실제상황에서 체계적 오류(systematic error)가 발생할 때 오차(bias)가 작용했다고 할 수 있다.
1) 관찰자 오차(bias)
: 관찰자가 특정 변수를 일관되게 적게 또는 많게 보고한다.
2) 혼란오차(confunding bias)
: 위험 요인과 결과에 연관된 요인들이 정확하게 통제되지 않아서 실제로는 존재하지 않는 통계쩍 연관성이 발생한다.
3) 선택오차(selection bias)
: 모집단을 대표하지 않는 대상자가 연구에 포함되어 결과가 잘못 적용된다.
4) 정보오차(information bias)
: 유발 원인의 수준에 대한 분류 오차, 평가 요인 또는 결과의 잘못된 분류로 생기는 오차, 심리학에서는 '인지 오차'로 정보를 잘못 평가해서 생기는 오차를 말한다.
5) 출판오차(publication bias)
: 연구자가 긍정적 또는 중요한 결과만 학술지에 보고하는 경향이 있으므로 부정적인 결과는 출판되지 않기 때문에 생기는 오차이다.
그 외 기억(recall), 평가(assessment), 할당(allocation) 등의 다른 이유 때문에 오차가 발생할 수도 있다.
4. 변이(Variation)
측정 오류(error): 설명 가능
개체 간 차이(random): 설명 불가능
변이를 가능한 감소시키고 추정의 정확도를 향상시키는 방법
1) 반복(Replication)
2) 표본크기(Sample size)
: 표본크기의 증가 → 추정값의 표준오차의 감소 → 정확도와 연구 검정력(power)의 증가
3) 특별한 연구설계
- 단순연구설계의 변형
: 실험 대상자들에게 하나 또는 다수의 조작을 적용하여 효과를 비교할 경우 좀 더 정확한 추정이 가능해 진다.
- 분석 목적을 위해 독립적이라고 간주될 수 있는 개인들의 최소 집단인 실험 대상자를 무작위로 치료군에 할당하고 다른설계를 부가하지 않으면 완전무작위설계(complete randomized design)라고 할 수 있다.
- 연구대상자들 간에 변이가 크다면 블로킹이나 교차설계를 사용하여 변이의 효과를 감소시킨다.
4) 블로킹(Blocking)
- 실험재료를 균일한 것 끼리 모아 집단으로 만들거나 가능한 유사한 실험환경을 만드는 것 ex) 연령별로 블로킹
- 각 블록에 속한 대상자들간의 변이는 다른 블록에 포함된 대상자와의 변이보다 적다.
- 효과는 각 블록 내에서 비교한다.
출처: 이충휘, 「물리치료사와 작업치료사를 위한 연구방법론」, 제6판, 계축문화사, 2003.