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--- experimental_design [2020/05/26 19:33] – [Solomon Four Group Design] hkimscil
+++ experimental_design [2021/05/10 08:21] (current) – [Solomon Four Group Design] hkimscil
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   * 실험의 가장 큰 장점은 상황을 컨트롤하여 원인이 되는 변인과 결과의 과정을 과학적으로 유추해 내기 용이한 것이다.
-====== Experimental design ======
+====== Terms in Experiment Design ======
-===== 용어들 =====
 실험은 대개 아래의 기호를 사용하여 간단히 도식화한다.
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 [[:Threats to Internal Validity]]
+====== Experiment Design ======
 ===== Post-test only control group =====
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 이 때
   * history 외부사건효과 +   maturation 참가자변화효과 (?)
+  * + reactivity 반응효과 혹은 프리테스트효과 (?)
     * 40 - 34 = 6
     * 이 6 점은 시간이 흘러서 나타난 효과로
     * treatment 외에 어떤 영향력이 작용하여 이렇게 다른 점수가 나왔다고 주장할 수 있다
     * 그 어떤 영향력으로는
-    * 외부사건효과와 참가자자신이변화한 효과를 들 수가 있다.
+      * (1) 외부사건효과와
+      * (2) 참가자자신이변화한 효과, 그리고
+      * (3) pre-test의 효과를 들 수가 있다.
     * 그러나, 참가자자신이변화한 효과가 있는지 없는지는 알 수 없다 (이 상황에서는)
-    * history + maturation (?) = 6
+    * pre-test의 효과 크기도 포함되어 있음만을 안다.
-  * reactivity 반응효과 혹은 프리테스트효과
+    * history + pre-test효과(reactivity) + maturation (?) = 6
   * selection 셀렉션효과 (그룹을 bias하게 고른 효과)
     * 34 - 30 = 4
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     * 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.
+    * Group 1의 구성원 평균은 94점이지만 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, 40, 84, 30 점이 모두 비슷한 점수였다면, 이를 설명할 수 있는 것으로 observation 자체가 (실험에 참가한 것 자체가) 문제가 되어 점수가 비슷하게 되었다고 설명할 수도 있다. 이를 testing 효과라고 한다. 여기서는 보이지 않는다.
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       * 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