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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
197 - 208 (12page)

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메타분석은 개별연구의 효과크기를 결합하여 특정 프로그램의 효과를 실증적으로 입증하기 위한 방법이다. 비동등 두 집단 비교를 위한 연구 설계에서 메타분석을 위한 개별연구의 효과크기는 두 집단의 사후 평균 점수를 비교하는 방법과 사전/사후 평균 점수의 차에 대한 두 집단의 차를 비교하는 방법이 있으며, 메타분석을 위한 개별연구에서 보고되고 있는 통계량의 형태는 다양한 것이 현실이다. 본 연구의 목적은 개별연구에서 보고되는 통계량의 다양한 형태에 적절한 효과크기를 구하는 방법을 다루고, 보다 정확한 효과크기를 산출하기 위한 통계량 활용법을 제시하는 것이다. 이를 위해 비동등 두 집단 비교를 위한 사전/사후 연구 설계에서 연속형 변수를 이용한 프로그램의 효과 검증을 위한 분석방법에 대한 연구 결과를 살펴보았으며, 그 결과 두 집단의 평균 비교를 위한 독립표본 t-검정과 사전 점수를 공변인으로 하고 사전/사후 점수의 차를 종속변수로 설정한 공분산분석이 권장되는 방법임을 확인하였다. 이를 토대로 메타분석에서 사전/사후 평균 점수의 차에 대한 두 집단의 차를 비교하는 방법이 프로그램의 효과크기를 산출하는데 적절한 방법임을 확인하였다. 더불어 메타분석을 위한 개별연구에서 보고되는 통계량 형태를 네 가지 유형으로 구분하였고, 각 유형에 적절한 효과크기 계산방법을 제시하였다.
#독립표본 t-검정 #메타분석 #비동등 두 집단 연구 설계 #효과크기. #effect size #meta-analysis #non-equivalent group design #two-sample t-test.

목차

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참고문헌 (17)

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