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experimental_design

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experimental_design [2016/11/07 09:29]
hkimscil
experimental_design [2018/05/31 08:50] (current)
hkimscil [Experiments]
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 실험과 관련된 개념으로는 아래와 같은 것들이 있다. 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   - pre-testing and post-testing
   - control group and experiment group   - 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. ​ 실험을 위해서는 실험참가자(subject,​ or experiment participants)를 모집해야 하는데, 이와 관련해서는 아래와 같은 이슈가 중요하다. ​
   - probability sampling ​   - probability sampling ​
   - randomization   - randomization
-  ​* 차이점: random selection and random assignment ​+    ​* 차이점: random selection and random assignment ​
  
-===== Experimental design ===== +====== Experimental design ​====== 
-==== 용어들 ====+===== 용어들 ​=====
 실험은 대개 아래의 기호를 사용하여 간단히 도식화한다. ​ 실험은 대개 아래의 기호를 사용하여 간단히 도식화한다. ​
  
-  - ''​'O''​' :: Observations or Measures +  - '​O'​ :: Observations or Measures 
-    * '''​O'''​ 로 표기되는 디자인 표시는 (어떤 것을) 측정(measure)함을 나타낸다. 가령 IQ테스트는 이 측정방법을 통해서 실험참가자의 지적능력을 재는 것을 의미한다. 이 때 IQ test는 '''​O'''​로 표시할 수 있다. 측정은 여러가지로 실시 될 수 있는데, (1) 한가지 목적을 위해서 한번의 측정을 하는 것 (single measure; 가령, 발바닥의 길이를 재는 것); (2) 한가지 개념이나 구성을 위해서 여러개의 측정을 하는 것 (가령, self-exteem을 위해서 열개의 문항을 제시하는 것); (3) 보다 복잡하게 여러가지 개념이나 구성을 위해서 다양한 측정을 하는 것 (가령, IQ test 혹은 survey) 등이 그 예이다. '''​O'''​는 이런 측정을 나타내기 위해서 쓰는 기호이다. 만약에 여러개의 측정을 동시에 표시하고 싶다면 번호를 붙여서 표시를 한다 ('''​O<​sub>​1<​sub>''',​ '''​O<​sub>​2<​sub>''',​ '''​O<​sub>​3<​sub>'''​ 등등)+    * '''​O'''​ 로 표기되는 디자인 표시는 (어떤 것을) 측정(measure)함을 나타낸다. 가령 IQ테스트는 이 측정방법을 통해서 실험참가자의 지적능력을 재는 것을 의미한다. 이 때 IQ test는 '''​O'''​로 표시할 수 있다. 측정은 여러가지로 실시 될 수 있는데, (1) 한가지 목적을 위해서 한번의 측정을 하는 것 (single measure; 가령, 발바닥의 길이를 재는 것); (2) 한가지 개념이나 구성을 위해서 여러개의 측정을 하는 것 (가령, self-exteem을 위해서 열개의 문항을 제시하는 것); (3) 보다 복잡하게 여러가지 개념이나 구성을 위해서 다양한 측정을 하는 것 (가령, IQ test 혹은 survey) 등이 그 예이다. '''​O'''​는 이런 측정을 나타내기 위해서 쓰는 기호이다. 만약에 여러개의 측정을 동시에 표시하고 싶다면 번호를 붙여서 표시를 한다 ('''​O<​sub>​1<​/sub>''',​ '''​O<​sub>​2<​/sub>''',​ '''​O<​sub>​3<​/sub>'''​ 등등)
  
   - '''​X'''​ :: Treatments or Programs   - '''​X'''​ :: Treatments or Programs
-    * '''​X'''​로 표시되는 이것은 '''​처방(투약,​ 시청, 주입, 복용, 교육 등등)의 실시'''​를 의미한다. 외국인 노동자에 대한 편견의 완화를 위해서 재외 한국인노동자들의 도큐멘타리를 시청시키는 것이 treatment 혹은 program이다. 이런 treatment를 받았을 때에는 '''​X'''​를 표시하고,​ treatment를 받지 못한 그룹의 경우는 아무런 표시를 하지 않는다. 여러번의 treatment를 행하고 이를 구분할 필요가 있다면, '''​X<​sub>​1<​sub>''',​ '''​X<​sub>​2<​sub>''',​ 등으로 표시를 한다.+    * '''​X'''​로 표시되는 이것은 '''​처방(투약,​ 시청, 주입, 복용, 교육 등등)의 실시'''​를 의미한다. 외국인 노동자에 대한 편견의 완화를 위해서 재외 한국인노동자들의 도큐멘타리를 시청시키는 것이 treatment 혹은 program이다. 이런 treatment를 받았을 때에는 '''​X'''​를 표시하고,​ treatment를 받지 못한 그룹의 경우는 아무런 표시를 하지 않는다. 여러번의 treatment를 행하고 이를 구분할 필요가 있다면, '''​X<​sub>​1<​/sub>''',​ '''​X<​sub>​2<​/sub>''',​ 등으로 표시를 한다.
  
   - lines :: Groups   - lines :: Groups
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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. ​     * 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. ​
  
-=== Post-test only control group ===+[[:Threats to Internal Validity]]
  
-Randomized post-test only control group design 혹은 ​+===== Post-test only control group ===== 
 + 
 +Randomized post-test only control group design ​() 혹은 ​
 __Static Group Comparison__ design __Static Group Comparison__ design
  
 | Assignment | Treatment | Group Comparison | | Assignment | Treatment | Group Comparison |
-| R | X | O<​sub>​1<​sub>​ | +     O<​sub>​1<​/sub> ​ 
-| R  | O<​sub>​2<​sub>​ |+ 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 | | Assignment | Treatment | Group Comparison |
-| R | X | O<​sub>​1<​sub>​ |+     O<​sub>​1<​/sub> ​ |
  
- +===== One group pre- and post-test design ​=====
-=== One group pre- and post-test design ===+
 One group pre-test post-test design One group pre-test post-test design
-| Assignment | Observation | Treatment | Observation | + Assignment ​  Observation ​  Treatment ​  Observation ​ 
-| R | O<​sub>​1-1</​sub>​| X | O<​sub>​1-2</​sub>​ | +   O<​sub>​1-1</​sub> ​    O<​sub>​1-2</​sub> ​ | 
-=== Pre-test Post-test Control Group design ===+ 
 +===== Pre-test Post-test Control Group design ​=====
 Pre-test Pos-ttest design 혹은 ​ Pre-test Pos-ttest design 혹은 ​
 Control Group Pre-test Post-test design Control Group Pre-test Post-test design
Line 70: Line 72:
  
 | Assignment | Observation | Treatment | Observation | | Assignment | Observation | Treatment | Observation |
-| R | O<​sub>​1-1</​sub>​| X | O<​sub>​1-2</​sub>​ | +   O<​sub>​1-1</​sub> ​    O<​sub>​1-2</​sub> ​ 
-| R | O<​sub>​2-1</​sub>​ | O<​sub>​2-2</​sub>​ | +   O<​sub>​2-1</​sub> ​ |     |  ​O<​sub>​2-2</​sub> ​ | 
-=== 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. ​+===== 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. 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  |  ​  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     O<​sub>​2-1</​sub> ​    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  |  ​ |  |     O<​sub>​3-2</​sub> ​ ​| ​
-|Group 4 | R |  | X | O<​sub>​4-2</​sub>​ |+| ::: | Group 4    |  |    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.  ​ 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 ||| +|  |  no-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 | | |+| |  Column Mean  || | |
  
   - 만약에 Row means 가 서로 다르다면 -> pre-test와 post-test간에 차이가 있다는 것을 의미하고 -> pre-test의 영향력이 있었다는 것을 의미.   - 만약에 Row means 가 서로 다르다면 -> pre-test와 post-test간에 차이가 있다는 것을 의미하고 -> pre-test의 영향력이 있었다는 것을 의미.
experimental_design.1478480390.txt.gz · Last modified: 2016/11/07 09:29 by hkimscil