바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
사전등록 바로가기
 

logo

ISSN : 1226-9654

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.23 No.2
Citation Share

혼합 설계에서 공분산분석의 주의점: KwakStat과 SPSS를 사용하여

Precautions on the analysis of covariance in mixed design: using KwakStat and SPSS

한국심리학회지: 인지 및 생물 / The Korean Journal of Cognitive and Biological Psychology, (P)1226-9654; (E)2733-466X
2011, v.23 no.2, pp.229-238
https://doi.org/10.22172/cogbio.2011.23.2.003
곽호완 (경북대학교)
곽호완. (2011). 혼합 설계에서 공분산분석의 주의점: KwakStat과 SPSS를 사용하여. 한국심리학회지: 인지 및 생물, 23(2), 229-238, https://doi.org/10.22172/cogbio.2011.23.2.003
  • 다운로드 수
  • 조회수
PDF 다운로드

초록

본 연구는 반복측정 변수가 포함된 혼합설계에서 공분산분석(Analysis of Covariance) 수행 시 생길 수 있는 몇 가지 문제점을 지적하고 그 해결책을 제안하고자 하였다. Keppel과 ZeDeck (1989)에 따르면 특수한 경우를 제외하고는 반복측정 변수의 효과검증에서 공분산분석과 전통적 분산분석의 결과가 다르지 않아야 한다고 하였다. 그런데, 샘플 자료를 바탕으로 SPSS 패키지를 적용한 결과, 반복측정 변수 효과에서 디폴트 옵션을 사용한 공분산분석과 단순 분산분석의 결과가 다르게 나왔다. 실제로, 자바스크립트를 이용하여 제작한 KwakStat ANCOVA 통계프로그램으로 Keppel(1991)이 제시한 방식으로 계산한 결과는 SPSS 결과와 달랐다. 하지만, SAS 패키지를 사용하여 공변수와 반복측정 변수와의 상호작용을 가정하지 않은 옵션을 선택하여 분석한 결과는 Keppel 등의 결과와 부합하였다. 결론적으로, 반복측정 변수와 공변수의 상호작용이 가정되는지 여부에 따라 공분산분석 결과가 크게 달라진다는 것을 보여주었다. 부가하여, 이러한 문제들을 극복할 수 있도록 하는 가능한 주의점과 해결책을 제안하였다. 마지막으로, 반복측정 변수 수준 각각에 공변수가 반복측정 된 경우의 공분산 분석이 지니는 유용성과 예시를 제시하였다.

keywords
분산분석, 공분산분석, 반복측정 변수, 피험자내 변수, 피험자간 변수, analysis of covariance, analysis of variance, mixed design, repeated-measures, within-subjects variable

Abstract

This study examined several problems when an Analysis of Covariance applies to a mixed design involving repeated measures variables, and suggested solutions for these problems. According to Keppel and ZeDeck (1989), except for the special case, the result of the standard Analysis of Variance(ANOVA) and that of the ANCOVA should not be different for the effects of repeated-measures variables. However, an ANCOVA using SPSS ver. 18.0 with sample data yielded different results using a standard ANOVA for within-subject variables. Actually, an ANCOVA using a Java Script program incorporating the statistical procedure by Keppel(1991) obtained different results from those with SPSS. However, results using SAS package where no interaction between repeated measure and covariate is assumed yielded the same results of KwakStat. It is concluded that whether the interaction between repeated measures variable and covariate variable is assumed or not may yield quite different results. Finally, several solutions were proposed to overcome these problems.

keywords
분산분석, 공분산분석, 반복측정 변수, 피험자내 변수, 피험자간 변수, analysis of covariance, analysis of variance, mixed design, repeated-measures, within-subjects variable

참고문헌

1.

Aligna, J. (1982). Remarks on the analysis of covariance in repeated measures designs. Multivariate Behavioral Research, 17, 117-130.

2.

Delaney, H. D., & Maxwell, S. E. (1981). On using analysis of covariance in repeated measures designs. Multivariate Behavioral Research, 16, 105-123.

3.

Huitema, B. E. (1980). The Analysis of Covariance and Alternatives. John, Wiley & Sons, Inc.

4.

Keppel, G. (1982, 1991). Design & Analysis: A researcher's handbook. Prentice-Hall, Inc.

5.

Keppel, G., & Zedeck, S. (1989). Data Analysis for Research Designs. W. H. Freeman Company.

6.

Kirk, R. E. (1982). Experimental Design: Procedures for the Behavioral Sciences. Wadsworth Publishing Co.

7.

Kirk, R. E. (1968). Experimental Design: Procedures for the Behavioral Sciences. Wadsworth Publishing Co.

8.

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1989). Using Multivariate Statistics. Haper & Row, Publishers, Inc.

9.

Winer, B. J. (1971). Statistical Principles in Experimental Design(2nd Ed.). McGraw-Hill Kogakusha, Ltd.

한국심리학회지: 인지 및 생물

논문 투고 OA 정책