실험효과 검증 들어가기

 

실험효과를 측정하는 것은 교육학과나 미용이나 물리치료 관련 또는 자연과학쪽에서 많이 합니다.

 

이론적으로는 별 어려운 것이 없기 때문에 특별하게 언급은 하지 않겠습니다. 그 대신 이원분산 분석에 사용되는 profile이라는 그래프 모양을 좀 사용하겠습니다. profile이라고 거창한 것이 아니라 우리가 흔히 아는 측면도입니다. 통계학에서는 모형에 적합을 시킨 후 추정된 측면도를 사용합니다.

 

 

여기서 방법론은 대개 3가지가 있는데

 

 

1. 사전 동질성 검사, 사후 실험효과 검증하는 방법

:옛날에는 많이 사용했는데 지금은 좀.... 사전 동질성 검사에서 통과되면 사후 실험효과를 검증하면 되지만 사전 동질성 검사를 통과하지 못하면 뒤의 공변량 분석이나 이원분산분석을 실시하여야 합니다.

 

사전 동질성 검사에서는 실험집단과 통제집단이 서로 동질적으로 나와야 하기 때문에 통상 검증과 다르게 p 값이 0.05보다 크게 나와야 합니다. p 값이 0.05보다 작게 나오면 서로 이질적으로 봐서 사전에서 이 차이를 고려해야 한다는 것이죠. 그래서 이 사전 차이를 고려하지 않는 사후 검증은 의미가 없습니다. 그래서 이 경우 공변량분석이나 이원분산분석을 사용합니다.

 

 

 

2. 공변량 분석(ANCOVA)

: 요새 많이 사용하는 방법입니다. 사전에 실험집단과 통제집단의 차이을 고려해서 실험효과를 검증하는 방법입니다.

 

앞의 사전 동질성 검사, 사후 실험효과 검증의 경우는 일단 사전 동질성이 통과하면 사전시에 생겨나는 실험집단과 통제집단간의 차이는 완전히 무시하고 사후에 실험집단과 통제집단간의 차이를 t 검증합니다. 그래서 사전의 실험집단과 통제집단의 차이를 고려하는가 안하는가에서 가장 큰 차이가 있습니다.

 

 

 

3. 이원분산분석의 교호항 검증

:실험집단과 통제집단이라는 요인, 그리고 사전과 사후라는 시간상 요인 이 2개를 넣고 서로 교호항을 보는 것입니다. 이 교호항을 검증하여 실험효과가 있는지 봅니다. profile 그래프로서 설명을 드리겠습니다.

 

 

그리고 중요한 것은 데이터 코딩시 사전 집단과 사후 집단간에 조사한 실험대상이 일정한 순서로 되어 있어야 합니다. 그래서 실험시 실험대상자를 확인할 수 있는 id라든지 이름이라든지를 알고 있어야 합니다. 이건 공변량 분석에서 핵심적인 사항입니다.

 

또 위에서 설명했듯이 방법론이 여러개 있기 때문에 학과에서 선호하는 방법론을 사전에 가르쳐 줘야 합니다.

 

다음은 코딩 방법과 위의 세가지 방법론에 대해 자세히 언급하겠습니다.