아래는 통계 테스트 방법을 적어 놓은 것이다.
- 위의 테스트 방법 중에서 t-test에 해당하는 것을 모두 고르시오.
아영학생은 통계공부를 할 때, 네이버의 AI를 이용하여 과제를 하면 학습효과가 떨어질 것으로 생각한다. 네이버의 AI를 이용한 그룹 20명과 스스로 과제를 수행한 그룹학생 20명에게 통계시험을 치르게 한 후 그 결과를 얻었다.
- 위의 연구에서 독립변인은?
- 종속변인은 무엇인가?
- 아영학생은 어떤 테스트를 하여야 하는가?
아영학생은 특정주제와 그 주제를 설명하는 테스크를 정한 후에 (1) AI를 이용하여 스크립트를 만들도록 하고, 그 스크립트를 이용하여 AI가 동영상을 제작하도록 하였다. 다른 한편으로 (2) AI를 이용하여 스크립트만을 만들도록 하고, 이를 실제 사람이 나레이터 역할을 하여 읽고 설명하는 동영상을 만들었다. 또다른 한편으로는 (3) 스크립트와 동영상을 모두 사람이 만들도록 하였다. 그리고 이렇게 제작한 3개의 동영상을 각 20명의 그룹에게 보도록 하고, 이에 대한 이해도, 그리고 만족도를 측정하였다.
- 위의 지문에서 독립변인은?
- 종속변인은 무엇인가?
- 어떤 통계 테스트를 해야 하는가?
아래는 R에서 수행한 regression의 결과이다.
> cov.y.x2 <- cov(y,x2)
> sd.x1 <- sd(x1)
> sd.x2 <- sd(x2)
> sd.y <- sd(y)
> cov.y.x2
[1] -1.888889
> sd.x1
[1] 94.99123
> sd.x2
[1] 1.494434
> sd.y
[1] 1.825742
>
> lm.y.x2 <- lm(y~x2, data=d)
> summary(lm.y.x2)
Call:
lm(formula = y ~ x2, data = d)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.2537 -0.8881 -0.4851 0.4963 2.5920
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 10.7910 1.1195 9.639 1.12e-05 ***
x2 -0.8458 0.3117 a 0.0265 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.397 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4793, Adjusted R-squared: 0.4142
F-statistic: 7.363 on 1 and 8 DF, p-value: 0.02651
위의 regression 아웃풋에서
- 종속변인은 무엇인가?
- x2 변인과 y 변인간의 상관관계 값은 얼마인가?
- regression 아웃풋의 x2 열에 있는 a 에 해당하는 값은?