통계분석과 실험설계(2)

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"순수실험설계" 만족 조건 3가지
①외재(생)변수의 통제
②표본의 무작위화(randomization)
③처치의 조작화(manipulation)
→여기서 한가지가 만족되지 않는 경우 "유사실험설계"
 
 
통계분석과 실험설계(1)에서 계속되는 내용입니다.

 

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5. 단일집단 검사 전-검사 후 설계(One group pretest-posttest design)

: 한 집단을 대상으로 실험하는 것
- 처치 전 측정, 처치, 처치 후 측정
- 단점 : 대조군이 없기 때문에 내적 타당도를 위협하는 요소 중 역사, 성숙, 검사의 영향이 문제가 될 수 있다. 
- 효과가 기존의 연구에서 명확히 알려진 경우 의미가 있으며, 이럴 경우 굳이 대조군이 필요 없다.
< 통계분석 방법 >
- 비교 t-검정(paired t-test): 모수검정조건을 충족한 경우
- 윌콕슨 짝짓기 부호순위검정(Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test): 비모수검정을 사용해야 할 경우
 
 

6. 사전사후검사 통제집단설계(Pretest-posttest control group design)

: 단일집단 검사 전-검사 후 설계에 대조군을 추가한 것
- 연구대상자들이 미리 선정됨
- 2개의 군에 무작위화(randomization)
- 실험군: 검사 전 측정, 중재, 검사 후 측정
- 대조군: 검사 전 측정, 일정시간 경과 후 검사 후 측정
 
 

7. 두 집단 검사 전 검사 후 설계(Two-group pretest-posttest design)

: 두 개의 각각 무작위화 된 실험군
- 대조군을 구하기 어려울 때 사용(치료를 안 해주면 윤리적인 문제가 생길 때)
ex) 새로운 치료법 적용 군 : 전통적 치료법 적용 군
 
 

8. 솔로몬 4집단 설계(Solomon four-group design)

:실험집단 2 + 통제집단 2 = 총 4개의 집단에 대상자들을 무작위로 할당

집단 1	검사(O1)	→	처치	→	검사 (O2)
집단 2	검사(O3)	→			검사 (O4)
집단 3			처치	→	검사 (O5)
집단 4					검사 (O6)

표 1) 설계

O1 = O3	O4 = O6	O2 = O5
O2 > O1	O2 > O4	O2 > O6
O5 > O1	O5 > O4	O5 > O6

표 2) 이 설계의 가정
 
- 장점 : 역사와 성장 같은 실험 전 영향을 통제할 수 있다.
- 단점 : 한 실험에서 네 집단을 동시에 통제하기가 어렵다 = 실용성의 문제 (다른 설계에 비해 2배의 대상자 필요, 시간 오래 걸림)
- 분석법 : 2X2 요인분석(factorial analysis of variance)
 

		사전조사
		유	무
처치	유	실험군1	실험군2
	무	대조군1	대조군2

표 3) 2X2 요인분석표
 
 

9. 이질통제집단설계(Nonequivalent control group design)

: 유사실험설계(quasi-experimental design)의 한 방법
- 사전사후검사 통제집단설게와 비슷하지만 근본적인 차이가 있다 = 두 집단을 동질화하는 문제
- 대상자선정의 문제가 크다
- 공분산분석(analysis of covariance)으로 수정평균값을 산출하고 차이검정을 하면 이질집단이라도 실험의 효과를 알아볼 수 있다.
 
 

10. 요인설계(Factorial design)

: 한 연구에서 두 가지 이상의 독립변수가 각각 종속변수에 미치는 효과(주효과, main effect)와 상호작용 효과(교호작용, interaction effect)를 알아보는데 유용하다.
- 많은 변수에 대하여 동시적인 분석을 가능하게 하는 것.
(한 가지 이상의 독립변수가 이용되는 연구에서, 한 가지 변수만의 효과를 분리하여 각각 조사하는 것은 비효율적이며 비용이 많이 소요됨)
 

		변수 1: 운동시간
		수준1: 30분	수준2: 1시간
변수 2: 운동방법	수준1: 등장성	집단A: 59.0	집단C: 58.0
	수준2: 등속성	집단B: 82.0	집단D: 84.0

표 4) ex. 두 개의 변수를 각 두 수준에서 조사하는 것 : 주효과
 

		변수1:
		수준1:	수준2:	평균	차이
변수2:	수준1:			68.0	+18.0
	수준2:			74.0	-16.0
	평균	70.5	71.5	71.0(전체 평균)
	차이	+23.0	-11.0

표 5) ex. 어떤 변수 하나의 각 수준이 다른 변수에 적용되었을 때 얼마나 큰 차이가 만들어지는지를 관찰하여 상호작용 여부를 관찰.
 
 

11. 교차설계(Cross-over design) = 회전설계(rotation design) = 균형설계(counter-balanced design)

: 모든 연구대상자들을 돌려가면서 모든 실험처치에 참여시킨다.
 
- 동일한 대상자들에게 여러 가지 처치를 무작위순서로 다른 시간대에 적용하는 것
- 소실기간(washout period) : 첫 번째 치료의 이월(carry-pver) 효과가 소실되도록 하는 기간
 
- 첫 번째 처치와 두 번째 처치가 무작위 추출에 의한 방법에 의해 순서대로 적용
- 소실기간을 고려하여 처치 적용 기간 분리
- 한 개인에 대한 두 가지 처치 방법을 적용하여 반응의 차이를 분석
 
- 다른 연구설계에서는 다른 집단에 속한 개인들에 대해 연구 결과를 비교함, 하지만 개인 간 비교보다는 개인 내 결과비교에서 측정의 변이가 적기 때문에 같은 개인을 대상자이자 대조군으로 사용하는 상황이 더 효과적일 수 있다.
- 개인 내(반복 측정)의 결과 비교는 개인 간(군비교)의 결과보다 정확한 비교가 가능하다.
 
12. 단일피험자 실험설계(Single-Subject Design, Single-Subject-Research, Single-System Design)
: 대조군 혹은 통제군을 두지 않고서 개별환자에 대한 처치효과를 평가하는 방법
 
- 연구대상자 1명
- 시계열설계(time-series design), 단일사례연구(case report)와 비슷하지만 다르다
- 시계열설계 : 한 집단 대상, 오랜 시간에 걸쳐 여러 차례 측정
- 단일사례연구 : 실험적 통제 없이 증상과 치료과정을 기술
 
 1) 단일피험자 실험설계의 특징 3가 한 지
① 한 대상자의 종속변수를 지속적으로 반복해서 측정한다는 점
② 한 대상자가 통제군도 되고 실험군도 된다는 점
③ 처치효과를 알아보기 위해서 여러 번 측정을 한다는 점
 
  2) 단점
① 모집단을 대표하지 못한다는 점에서 일반화하기에 제한점이 있다.
② 반복적인 검사로 인해 나타나는 '검사효과(testing effect)'
③ 한 개인이 연구의 대상이 되어 관심을 받는다는 점에서 '호오손효과(hawthorne effect)'
④ '역사와 성숙(history and maturation) 효과' : 이 효과를 피하려면 기초선과 치료선 기간에 자료의 수집을 여러 번 반복한다.
 
 *경향선(celeration line, split middle procedure) 그리는 법
① 기초선 기간에 얻은 자료를 반으로 구분하는 수직선을 긋는다.
② 수직선의 좌우에서 각각의 중위수를 구하고 각 중위수를 연결하는 선을 긋는다.
③ 직선을 평행으로 이동하여 직선 위아래로 측정값의 수가 동일하게 한다.
④ 기초선에서 그어진 선을 연장하여 치료시기에서 자료가 연장 선 위에 있는지 혹은 밑에 있는지를 확인한다.
 

출처: https://www.researchgate.net/publication/12118674_Single_subject_research_designs_for_disability_research