논문이 궁금하다!!
질문으로 알아보는 논문작성법
[대학원생 H의 질문]
동기 및 선배들의 논문을 살펴보니 양적연구, 실증연구 중에서 실험연구를 많이 활용하고 있던데 실험연구 유형에 대한 설명과 어떤 상황에서 어떤 분석방법을 선택해야 하는지 궁금해요?
공분산 분석과 반복측정 분석에 대해 설명해주세요~
양적 연구 혹은 실증연구에서 실험연구가 많이 활용되고 있습니다.
실험연구 유형에 대한 설명과 어떤 상황에서 어떤 분석방법을 선택해야 하는지에 대해 알아보겠습니다.
실험연구는 하나 이상의 독립 변수를 조작하고 결과로 나타나는 종속 변수에 대한 변화를 측정한 후 원인과 결과 사이의 관계를 밝히는 것입니다. 실험연구에서 주의해야 할 점은 실험 조건을 엄격하게 통제해서 다른 변수의 영향을 최소화해야 합니다. 그리고 무작위 할당 및 대조 그룹을 사용해서 내재적 편향을 줄여야 합니다. 조건을 갖추고 나서 실험 대상자들을 무작위로 그룹화하거나 조건을 부여해서 실험을 진행하게 됩니다. 실험연구는 실험을 통해 인과 관계를 확실히 확인할 수 있고, 실험 조건을 엄격히 통제해서 내적 타당성을 높일 수 있습니다. 하지만 실험 조건을 완벽하게 모델링하기 어려운 현실적 제약 사항이 있을 수 있고, 일부 주제나 윤리적 이슈로 인해 실험을 수행하기 어렵거나 중단되는 경우도 발생할 수 있습니다.
실험연구의 예를 들면, 새로운 약물이 특정 질병에 미치는 효과를 분석하는 연구라던가, 교육 프로그램 방법의 효과를 비교하는 연구라던가, 소비자 반응을 조사하고 마케팅 전략을 개발하는 연구 등에 사용할 수 있습니다.
분석방법은 대표적으로 집단 간 차이를 비교하는 t-검증과 분산분석이 있습니다. 분산분석은 일원배치, 이원배치, 삼원배치 분산분석, 이변량, 다변량 분산분석, 공분산 분산분석, 반복측정분산분석 등 그 수도 다양하므로 연구의 목적에 맞는 분석을 사용할 필요가 있습니다. 많은 실험연구를 한 논문에서 공분산 분석과 반복측정 분산분석이 많이 사용되었습니다.
공분산 분석은 ANCOVA라고도 하는데 실험 집단 간에 종속 변수의 평균 차이를 비교하는 데 사용됩니다. 집단 간의 초기 차이나 다른 중요한 요인의 영향을 제어하기 위해 공변량(한 개 이상의 추가적인 독립 변수)을 사용합니다. 다시 말해, 공분산 분석은 집단 간의 차이를 검정하면서 공변량을 고려해서 초기 차이를 조정할 때 사용합니다.
공분산 분석의 예를 들면, 의약품의 치료 효과를 연구하는 경우에 나이나 초기 증상의 심각성과 같은 공변량을 고려해서 집단 간의 효과를 비교합니다. 이렇게 하면 집단 간의 차이가 초기 차이나 공변량의 영향으로 인해 발생한 것인지를 확인할 수 있습니다.
만약 프로그램 효과측정을 위해 공분산 분석을 이용한다면 공변량은 주로 사전 검사를 이용합니다. 예를 들면 학교폭력 예방 프로그램 효과를 측정하기 전과 후에 참여자들의 효과를 비교하는 연구에서, 사전 검사 점수를 공변량으로 사용해서 집단 간 효과 차이를 조정합니다.
반복측정분산분석은 RM ANOVA라고도 하는데 실험연구에서 집단에 대한 여러 시간 또는 조건에서의 측정값을 분석하는 데 사용됩니다. 즉, 집단이 여러 번 관찰되거나 측정되는 경우에 적합한 분석방법입니다.
반복측정분산분석의 예를 들면, 약의 효과에 관한 연구에서 동일한 환자 집단에 대한 여러 시점에서의 효과를 비교하려고 할 때 반복측정분산분석을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 시간, 조건 또는 처리 효과의 변화를 분석할 수 있습니다.
만약 반복측정분산분석을 이용해 프로그램 효과를 측정하는 경우, 참여자의 효과가 시간에 따라 변화하는지 또는 다양한 처리(프로그램) 간에 차이가 있는지를 판단하기 위해 사용됩니다. 예를 들면, 초등학생 대상으로 학교폭력 예방 프로그램을 여러 차례 실행해서 학생들의 수준을 매번 측정하고, 이렇게 반복된 측정값을 사용하여 학교폭력 예방 프로그램 효과를 평가하는 것입니다.
정리해보면, 공분산 분석은 초기 차이를 조정하고자 할 때 또는 프로그램 효과를 측정하기 전의 기준을 고려해야 할 때 유용합니다. 수집된 데이터가 측정되지 않은 초기 상태를 나타내는 변수(공변량)가 존재하고 이를 고려해야 할 때 유용합니다. 반면, 반복측정분산분석은 참여 집단을 여러 번 측정해서 시간 또는 조건에 따른 변화를 분석하는 것이며, 수집된 데이터가 반복 측정된 데이터(동일한 참여자의 여러 시점 또는 조건에서의 측정)가 있는 경우에 적합합니다.
종합적으로, 연구의 특성과 목적에 따라 공분산 분석과 반복측정분산분석 중에서 결정해야 합니다. 초기 차이를 조정하거나 공변량을 고려해야 하는 경우 공분산 분석이 더 적합할 수 있고, 반복된 측정값을 다루거나 시간·조건에 따른 변화를 조사하려면 반복측정분산분석을 고려해 보시면 좋을 것 같습니다.
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