“p-value에 기초한 통계적 유의성 검정에는 한계가 있다. 따라서 집단 간 차이나 변인의 효과가 실제로, 임상적으로 유의한지를 확인해야 한다.”에서 밑줄 친 부분과 관련이 가장 적은 것은?
- ①R2
- ②t
- ③η2
- ④ω2
- ⑤Cohen의 d
선지를 골라 바로 채점해 보세요.
정답 ② — 집단 차이나 변인 효과의 실제적 크기를 판단할 때는 효과크기를 살핀다. t 통계량은 주로 귀무가설에 대한 검정에 쓰이므로 효과크기 지표들과 관련이 가장 적다.
선지별 오답 이유
- ① 결정계수는 결과의 변동 중 모형이 설명하는 비율을 나타내므로 효과의 크기를 해석하는 데 쓰인다.
- ② t 통계량은 추정된 차이를 표준오차와 비교해 검정하는 값이다. 표본 크기의 영향도 받으므로 그 값만으로 실제 효과의 크기를 판단하기 어렵다.
- ③ 에타 제곱은 전체 변동 중 특정 효과로 설명되는 비율을 나타내는 효과크기 지표다.
- ④ 오메가 제곱은 모집단에서 효과가 설명하는 변동의 비율을 추정하는 효과크기 지표다.
- ⑤ 표준화 평균차는 두 집단 평균의 차이를 표준편차 단위로 표현해 차이의 크기를 보여 준다.
관련 개념
통계적 유의성은 관찰된 결과가 귀무가설 아래에서 얼마나 드문지를 검정하며, 효과가 현장에서 얼마나 중요한지를 직접 말해 주지는 않는다.
효과크기는 설명된 변동의 비율이나 표준화된 평균차처럼 효과의 크기를 나타낸다.
임상적 유의성을 판단할 때는 효과크기와 함께 신뢰구간, 실제 적용 맥락, 변화의 기준을 살핀다.
효과크기는 설명된 변동의 비율이나 표준화된 평균차처럼 효과의 크기를 나타낸다.
임상적 유의성을 판단할 때는 효과크기와 함께 신뢰구간, 실제 적용 맥락, 변화의 기준을 살핀다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과