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--- experimental_design [2016/11/07 09:45] – hkimscil
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 실험과 관련된 개념으로는 아래와 같은 것들이 있다.
-  - IV and DV (Independent variable and dependent variable): [wiki:../VariablesIdentification Variable Identification 참조]
+  - IV and DV (Independent variable and dependent variable): [[:types_of_variables|Variable Identification]] 참조
   - pre-testing and post-testing
   - control group and experiment group
-    * double blind experiment
+    * [[Double blind experiment]] (이중눈가림 실험)
 실험을 위해서는 실험참가자(subject, or experiment participants)를 모집해야 하는데, 이와 관련해서는 아래와 같은 이슈가 중요하다.
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   - randomization
     * 차이점: random selection and random assignment
+  * 실험을 하면서 실험참가자가 모집단을 대표하는 성격을 갖기를 바라는 것은 쉽지 않다. 그리고, 실험이라는 연구방법을 사용하는 사람의 입장에는 어떤 사람이 참여하더라도 그 사람은 전체를 구성하는 개인으로서 다른 사람을 생물학적, 심리학적, 사회심리학적으로 대신할 수 있다는 (일종의 물리학적인)  입장을 견지하게 된다. 즉, 실험에 참여하는 사람의 확률적인 표본으로서의 모집단 대표성에는 크게 신경을 쓰지 않는다.
+  * 그 보다는  위에서 언급한 것처럼 참여자를 실험그룹들과 (experiment group) 제어그룹 (control group) 등으로 나눌 때, 나누는 연구자 혹은 실험설계자가 의도적 혹은 비의도적으로 편향적인 그룹화를 할 가능성이 있게된다. 이를 피하기 위해서 가장 많이 사용되는 방법이 random assignment이다.
+  * 예를 들면 실험진행자, 혹은 x 제약회사를 대표하는 연구자 A는 3가지 종류의 약과 (w, x (x사의 제품), y) 한가지 유사약에 (placebo, z) 대한 효과를 판단하고자 한다. 궁극적인 목표는 약 x가 다른 약들에 비해서 효과가 있다는 것을 검증하려고 하는 것인데, x사에 소속된 연구자는 이 실험에 성공하여 약이 시판되도록 하기 위한 무언, 유언의 압력에 증상이 덜한 사람을 x 약을 복용하는 군에 지정할 수도 있게 된다. 이런 bias를 방지하기 위해서 연구자는 참자가 개인에게 약을 투여하면서도 해당 약이 어느 회사것인지를 알 수 없도록 하는 방법을 쓰는데 이를 random selection 혹은 random assignment 라고  한다.
 ====== Experimental design ======
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     * 실험참가자들은 실험에 필요한 그룹에 할당되는데 (assigned), 이를 기호화 하여 표시를 한다. 이에 사용되는 기호로는 '''R''', '''N''', '''C''' 등이 있는데 각각, random assignment, non-equivalent assignment, cut-off assignment를 가르킨다.
-위의 4가지 방법을 섞어서 사용하면 아래와 같은 실험 디자인을 계획할 수 있다. 일반적으로 연구자가 실험을 디자인할 때 고려해야 할 사항으로는 (1) ranomization을 통한 assignment를 할 것인가?; (2) control 그룹과 experiment 그룹이 필요한 가에 관한 것이 있다. 이 결정을 통해서 다양한 실험디자인이 만들어 지게 된다. 가령,
+위의 4가지 방법을 섞어서 사용하면 아래와 같은 실험 디자인을 계획할 수 있다. 일반적으로 연구자가 실험을 디자인할 때 고려해야 할 사항으로는 (1) ranomization을 통한 assignment를 할 것인가?; (2) control 그룹과 experiment 그룹이 필요한 가에 관한 것이 있다. 이 결정을 통해서 다양한 실험디자인이 만들어 지게 된다.
+[[:Threats to Internal Validity]]
 ===== Post-test only control group =====
-Randomized post-test only control group design 혹은
+Randomized post-test only control group design () 혹은
 __Static Group Comparison__ design
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 |  R  |     |  O<sub>2</sub>  |
-같은 맥락에서, 아래는 One group post test only design
+같은 맥락에서, 아래는 One group post test only design (단일집단 사후조사)
 | Assignment | Treatment | Group Comparison |
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 ===== Solomon Four Group Design =====
-위의 pre-test post-test control group design에서 pre-test (O<sub>1-1</sub> O<sub>1-2</sub>) 자체가 실험 결과에 영향을 줄 수 있다 (e.g.,  [[Reactivity]]와 같은 경우). 즉, pre-test가 어떤 영향력을 가지지 않을까? 라는 의문이 드는 경우 -- 아래와 같은 실험 디자인 (experiment design)을 채용할 수 있다.
+위의 pre-test post-test control group design에서 pre-test (O<sub>1-1</sub> O<sub>1-2</sub>) 자체가 실험 결과에 영향을 줄 수 있다 (e.g.,  [[Reactivity]]와 같은 경우). 즉, pre-test가 어떤 영향력을 가지지 않을까? 라는 의문이 드는 경우 -- 아래와 같은 실험 디자인 (experiment design)을 채용할 수 있다. 이 방법은 [[Validity|external validity]]의 문제, 즉 generalization의 문제를 해결하기 위한 방안으로 사용된다.
-| Groups  | Assignment  | Observation | Treatment | Observation |
+| | Groups  | Assignment  | Observation 1  | Treatment | Observation 2  |  |
-| Group 1  |  R  |  O<sub>1-1</sub>  |  |  O<sub>1-2</sub>  |
+| 3. Group 1 vs Group 2 \\ difference  | Group 1  |  R  |  O<sub>1-1</sub>  |    |  O<sub>1-2</sub>  | 1. O<sub>1-1</sub> vs ( = ) O<sub>1-2</sub>  |
-| Group 2  |  R  |  O<sub>2-1</sub>  |  X  |  O<sub>2-2</sub>  |
+| ::: | Group 2  |  R  |  O<sub>2-1</sub>  |  X  |  O<sub>2-2</sub>  | 2. O<sub>2-1</sub> vs O<sub>2-2</sub>  |
-| Group 3  |  R  |  |   |  O<sub>3-2</sub>  |
+| 4. Group 3 vs Group 4 \\ difference  | Group 3  |  R  |  |    |  O<sub>3-2</sub>  | |
-| Group 4  |  R  |  | X |  O<sub>4-2</sub>  |
+| ::: | Group 4  |  R  |  |  X  |  O<sub>4-2</sub>  | |
 위에서, 그룹3과 그룹4가 다를 경우, 실험자는 이것이 X(treatment)에 의해서 이루어진 것임을 안다. 더우기 그룹1과 2의 차이가 그룹3과 4의 차이와 유사(동일)할 경우, 실험자는 pretest 효과는 없었다는 것을 알고, 자신의 treatment의 validity를 더 확고히 할 수 있다.
 |  |  no-x  |  x  | ||
-| pre-test  | O<sub>1-2</sub>  | O<sub>2-2</sub>  | $ \overline{X}_\text{pre-test}$  | Row Means  |
+| pre-test  |  O<sub>1-2</sub>  |  O<sub>2-2</sub>  |  $ \overline{X}_\text{pre-test}$  | Row Means  |
-| post-test  | O<sub>3-2</sub>  | O<sub>4-2</sub>  | $ \overline{X}_\text{post-test} $  | :::  |
+| post-test  |  O<sub>3-2</sub>  |  O<sub>4-2</sub>  |  $ \overline{X}_\text{post-test} $  | :::  |
-| |$ \overline{X}_\text{no-x} $ | $ \overline{X}_\text{x} $ | | |
+| |$ \overline{X}_\text{no-x} $ |  $ \overline{X}_\text{x} $ | | |
 | |  Column Mean  || | |