experimental_design
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| experimental_design [2020/05/26 18:26] – [Solomon Four Group Design] hkimscil | experimental_design [2021/05/03 07:58] – hkimscil | ||
|---|---|---|---|
| Line 31: | Line 31: | ||
| * 실험의 가장 큰 장점은 상황을 컨트롤하여 원인이 되는 변인과 결과의 과정을 과학적으로 유추해 내기 용이한 것이다. | * 실험의 가장 큰 장점은 상황을 컨트롤하여 원인이 되는 변인과 결과의 과정을 과학적으로 유추해 내기 용이한 것이다. | ||
| - | ====== | + | ====== |
| - | ===== 용어들 | + | |
| 실험은 대개 아래의 기호를 사용하여 간단히 도식화한다. | 실험은 대개 아래의 기호를 사용하여 간단히 도식화한다. | ||
| Line 50: | Line 49: | ||
| [[:Threats to Internal Validity]] | [[:Threats to Internal Validity]] | ||
| + | ====== Experiment Design ====== | ||
| ===== Post-test only control group ===== | ===== Post-test only control group ===== | ||
| Line 83: | Line 82: | ||
| 위의 pre-test post-test control group design에서 pre-test (O< | 위의 pre-test post-test control group design에서 pre-test (O< | ||
| - | | Groups | + | [[:threats to internal validity]] |
| - | | Group 1 | R | O< | + | |
| - | | Group 2 | R | O< | + | |
| - | | Group 3 | R | | + | |
| - | | Group 4 | R | | + | |
| - | 위에서, 그룹3과 그룹4가 다를 경우, 실험자는 이것이 X(treatment)에 의해서 이루어진 것임을 안다. 더우기 | + | * history 외부사건효과 |
| + | * maturation 참가자변화효과 | ||
| + | * reactivity 반응효과 혹은 테스트효과 | ||
| + | * selection 셀렉션효과 | ||
| + | * mortality 참가자탈락효과 | ||
| + | * testing | ||
| - | | Groups | + | 위의 주효과라고 부르는 |
| - | | Group 2 | R | O< | + | 아래와 같이 디자인한다. |
| - | | Group 4 | R | | + | |
| - | | Group 1 | R | O< | + | |
| - | | Group 3 | R | | + | |
| - | 3 과 4 셀을 비교하는 것은 treatment의 효과가 있었는가를 보는 것이 된다. | + | | Groups |
| + | | Group 1 | R | O< | ||
| + | | Group 2 | R | O< | ||
| + | | Group 3 | ||
| + | | Group 4 | ||
| - | ---- | + | 위에서 |
| - | 아래는 좀 더 정교하게 상황을 본 것으로 2-way ANOVA에서 | + | * R = random assignment |
| + | * O = observation (test) | ||
| + | * x = treatment (처치) | ||
| - | | | | + | | Groups |
| - | | pre-test | + | | Group O< |
| - | | post-test | + | | Group O< |
| - | | |$ \overline{X}_\text{no-x} $ | $ \overline{X}_\text{x} $ | | | | + | | Group O< |
| - | | | Column Mean | + | | Group O< |
| - | - 만약에 Row means 가 서로 다르다면 -> pre-test와 post-test간에 차이가 있다는 것을 의미하고 -> pre-test의 영향력이 있었다는 것을 의미. | ||
| - | - 만약에 Column means 가 서로 다르다면 -> x 와 no-x 간에 차이가 있다는 것을 의미하고 (즉, treatment가 있고 없는 차이) -> 이는 실험처치 (x) 의 영향력이 있었다는 것을 의미. | ||
| - | - 만약에 4개의 cell이 서로 다르다면 -> 두 개의 콘디션 (x vs. no-x 와 pre vs. post) 의 상호작용이 있었다는 것을 의미할 것. | ||
| 위에서 | 위에서 | ||
| - | * 1, 2 = main effects | + | * X = treatment (abb 이용학습) 연구자는 abb를 이용한 학습이 효과가 있는지를 보고 싶다 |
| - | * 3 = interaction effects | + | * R = random assignment |
| - | | Groups | + | 이 때 |
| - | | Group O< | + | * history 외부사건효과 + |
| - | | Group O< | + | * + reactivity 반응효과 혹은 프리테스트효과 (?) |
| - | | Group O< | + | * 40 - 34 = 6 |
| - | | Group O< | + | * 이 6 점은 시간이 흘러서 나타난 효과로 |
| + | * treatment 외에 어떤 영향력이 작용하여 이렇게 다른 점수가 나왔다고 주장할 수 있다 | ||
| + | * 그 어떤 영향력으로는 | ||
| + | * (1) 외부사건효과와 | ||
| + | * (2) 참가자자신이변화한 효과, 그리고 | ||
| + | * (3) pre-test의 효과를 들 수가 있다. | ||
| + | * 그러나, 참가자자신이변화한 효과가 있는지 없는지는 알 수 없다 (이 상황에서는) | ||
| + | * pre-test의 효과 크기도 포함되어 있음만을 안다. | ||
| + | * history + pre-test효과(reactivity) + maturation (?) = 6 | ||
| + | * selection 셀렉션효과 (그룹을 bias하게 고른 효과) | ||
| + | * 34 - 30 = 4 | ||
| + | * 이 4 점은 random하게 그룹을 구성했느데도 나타나는 무작위효과이다 | ||
| + | * 그룹구성에 bias가 끼면 이 4점이 문제가 될 수도 있다. | ||
| + | * 그러나, 현재 점수는 작으므로 무시할 정도로 파악할 수 있다. | ||
| + | * 그럼에도 불구하고 우리는 이를 group selection효과라고 부르기로 한다 | ||
| + | | ||
| + | * 94 - 30 점의 차이인 64 점에는 | ||
| + | * treatment 때문에 나타나는 차이도 있지만 | ||
| + | * history + maturation 때문에 나타난 차이, | ||
| + | * selection 효과 등이 포함되어 있다. | ||
| + | * 그 외에도 mortality 효과도 포함한다 | ||
| + | * Group 1의 구성원 평균은 95점이지만 이 점수는 아예 수업을 따라가지 못한 사람들 일부가 수업을 포기했기 때문이다. treatment가 너무 강도가 높아서든 어떤 요소 때문이었든 간에 일부 사람들이 빠짐으로서 종국의 평균 점수가 상승하는 효과가 나타났다. 이는 mortality 때문이다. | ||
| + | * testing (diffusion of treatment) 참가자체효과 (호손효과) | ||
| + | * 여기서 안나타났지만, | ||
| + | * 94 - 30 = 64 | ||
| + | * 64 점에는 treatment 효과도 있겠지만 | ||
| + | * history effect로 여겼던 6점정도의 효과도 포함되어 있다고 생각하는 것이 논리적이다 | ||
| + | * 거기에 랜덤하게 차이가 나타나는 selection 효과 | ||
| + | * mortality효과의 점수상승효과도 포함되어 있다. 그러나 이 점수의 크기는 잘 모른다 | ||
| + | * 이를 모두 고려하면, | ||
| + | * 62점이 treatment 효과이다. | ||
| + | * 마지막으로 | ||
| + | * 그룹 2의 pre-test 점수의 평균인 34점이나 그룹 1의 30점은 | ||
| + | * history + maturation 점수의 효과가 없었다면 post-test 때까지 지속되어야 한다. | ||
| + | * 우리는 이 변화한 6점을 history + maturation이라고 하였다. | ||
| + | * 만약에 위의 6점의 효과를 배제하려면 | ||
| + | * 34 와 30 점의 평균인 32점이 random하게 시작되는 pre-test의 점수라고 할 수 있고, 이것이 30점으로 된 것이 history 의 효과라고 볼 수도 있다. | ||
| + | * 즉, -2 점은 외부환경변화 효과라고 할 수 있다. | ||
| + | * 따라서 제일 처음의 분석인 그룹 2의 6점 차이에는 | ||
| + | * -2점이 포함되어 있고 이 -2점이 history 효과이다. | ||
| + | * 따라서 matruation + reactivity 효과가 6 에서 -2 점을 뺀 점수인 8점이 있다고 하겠다. | ||
| [[Solomon Four Group Design]] 참조 | [[Solomon Four Group Design]] 참조 | ||
| - | [[Factorial ANOVA]] 참조 | ||
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| - | Do not consider design 8 and 8 - after . . . . | ||
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experimental_design.txt · Last modified: 2021/05/10 08:21 by hkimscil