논문 통계 해석

유의수준 이라고 하는 것은 통계 결과가 채택인지 기각 인지를 결정 하는 기준을 의미합니다. 유의수준 a=0.05 라고 하는 것은 유의 수준이 5%라고 하는 것으로 대립가설의 채택 확률이 95% 이상이라는 것을 의미합니다. 즉, 연구 결과 95% 의미가 있다는 것을 의미하며 이는 p<.05 로 표기 됩니다.

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p-value는 유의 수준을 의미하며 p값이 0.05 미만, 즉 채택 확률이 95% 이상 되어야 연구 결과가 의미가 있다고 해석 할 수 있습니다.

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연구를 보면 실험집단(EG)과 통제집단(CG)의 사전 사후 검증을 통해 연구자가 제시한 변수가 의미가 있는 가를 판단하는 연구로 보입니다.

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여기서 실험집단은 연구자가 결과를 보고 싶어하는 처치된 집단을 의미하고 통제집단은 비교를 위한 집단으로 특정한 조치를 취하지 않은 집단을 의미합니다.

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Pre는 사전 검사, Post는 사후 검사를 의미합니다.

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연구 결과를 보면 실험집단의 경우 사전-사후 값의 변화가 의미가 없는 반면 통제집단의 경우 의미 있는 것으로 나타났습니다. 이를 확인 하는 것은 별표(*)를 통해 알 수 있는데 통제 집단의 사후 검증 결과를 보면 3개의 별표(***)가 있는 것을 알 수 있습니다. 이는 표의 하단에서 확인 할 수 있는데. *** p<.001 로 표시된 부분이 그것입니다. p값이 0.001 보다 작다는 것은 채택확률이 99.9%라는 것을 의미하고 이는 매우 유의미한 결과에 해당합니다.

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마지막으로 host poc 라고 적으셨는데 아마 ‘post hoc’를 말하는 듯 하군요. 이는 사후 검증을 의미합니다. 해당 표에 c 기호가 있는데 하단에 보시면 c에 대한 설명이 있죠. indipandent 사후검정(독립적인 사후검정) 이라는 것을 알 수 있고 상호 작용 결과를 토대로 사후 검증에서 실험집단(EG)이 통제집단(CG)보다 유의미하게 크다는 결과를 얻었다는 것을 알 수 있습니다.

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p 값에 대한 내용은 제 블로그의 글을 보면 도움이 될 듯 합니다 ^^

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https://m.blog.koreaquestion.com/kairoskyk/222893195601

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