실험군 대조군 사전 사후 설계에 대한 이표본 t-검정과 공분산분석의 의료보건 데이터 사례연구

김규곤,김혜숙 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.6

In this study, a better method of data analysis was proposed in a field of health care study. Experimental designs was comparative study of experimental and control group with pre and post observations, homogeneity of pre test was not satisfied. Two-sample t-test was used for testing non-equality of experimental and control group using the difference in pre and post observations, and also analysis of covariance was used for raw data without variable transformation. As a result, two-sample t-test had statistically significant differences of experimental and control group in two subgroup among all of nine subgroup, and analysis of covariance had statistically significant differences in six subgroup among all of nine subgroup. Consequently, in data analysis in a field of health care, it was founded that analysis of covariance increased the power rather than two-sample t-test. 본 연구에서는 의료보건분야에서의 더 좋은 데이터 분석방법 한 가지를 제안하고 있다. 실험설계는 사후 관측값과 사전 관측값을 가지는 실험군 대조군의 비교실험이고, 사전점수의 동질성이 만족되지 않은 경우이다. 검정방법은 사후 관측값과 사전 관측값의 차이를 사용하여 실험군 대조군을 이표본 t-검정을 할 수도 있고 데이터 변환 없이 원시자료를 가지고 공분산분석을 할 수도 있다. 분석 결과 이표본 t-검정을 하는 경우 9개 영역 중에서 2개 영역에서 실험군과 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었고, 공분산분석을 하는 경우 9개 영역 중에서 6개 영역에서 실험군과 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 의료보건분야의 데이터 분석에서는 이표본 t-검정을 하는 것보다는 공분산분석을 하는 것이 검정력을 높이는 것으로 나타났다.

대조군 전-후 반복측정설계에서의 반복측정 공분산분석 고찰

조성기,강창완,김규곤 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.6

There are several approaches to examine the change in a variable over time in pretest-posttest design. The simplest involves difference scores and is analyzed with a paired t-test. Analysis of covariance is more appropriate and generally leads to a more powerful test. But if there are multiple follow-up observations, a few data analysts who didn't major in statistics used to do repeated measures ANOVA and fail in right interpretations. Thus, we introduce the repeated measures ANCOVA when there are multiple, time-dependent observations and show that this method is right analysis in that situation. 대조군 전-후 설계에서의 시간에 따른 변화 분석에는 다양한 분석방법들이 존재한다. 가장 단순하면서도 널리 알려진 방법은 각 그룹내에서의 대응 t-검정과 전-후 차이점수를 이용한 독립 이표본 t-검정이다. 그리고 이보다 더욱 정교하고 강력한 검정으로 공분산분석이 추천되고 있다. 그러나 이러한 전-후 설계에서 반복 측정이 있는 경우 많은 자료 분석가들이 반복측정 분산분석법을 이용하고 있으나, 통계학을 전공하지 않은 자료 분석가들은 분석 결과에 대한 해석을 잘못하는 경우가 자주 나타나고 있다. 본 연구에서는 대조군 전-후 반복측정 자료에 대한 적절한 분석 방법으로 공분산분석을 일반화시킨 반복측정 공분산분석을 소개하고 실제 사례를 통하여 이 분야 자료 분석가들에게 적절한 자료분석 지침을 제공하고자 한다.

혼합 설계에서 공분산분석의 주의점: KwakStat과 SPSS를 사용하여

곽호완 한국인지및생물심리학회 2011 한국심리학회지 인지 및 생물 Vol.23 No.2

This study examined several problems when an Analysis of Covariance applies to a mixed design involving repeated measures variables, and suggested solutions for these problems. According to Keppel and ZeDeck (1989), except for the special case, the result of the standard Analysis of Variance(ANOVA) and that of the ANCOVA should not be different for the effects of repeated-measures variables. However, an ANCOVA using SPSS ver. 18.0 with sample data yielded different results using a standard ANOVA for within-subject variables. Actually, an ANCOVA using a Java Script program incorporating the statistical procedure by Keppel(1991) obtained different results from those with SPSS. However, results using SAS package where no interaction between repeated measure and covariate is assumed yielded the same results of KwakStat. It is concluded that whether the interaction between repeated measures variable and covariate variable is assumed or not may yield quite different results. Finally, several solutions were proposed to overcome these problems. 본 연구는 반복측정 변수가 포함된 혼합설계에서 공분산분석(Analysis of Covariance) 수행 시 생길 수 있는 몇 가지 문제점을 지적하고 그 해결책을 제안하고자 하였다. Keppel과 ZeDeck (1989)에 따르면 특수한 경우를 제외하고는 반복측정 변수의 효과검증에서 공분산분석과 전통적 분산분석의 결과가 다르지 않아야 한다고 하였다. 그런데, 샘플 자료를 바탕으로 SPSS 패키지를 적용한 결과, 반복측정 변수 효과에서 디폴트 옵션을 사용한 공분산분석과 단순 분산분석의 결과가 다르게 나왔다. 실제로, 자바스크립트를 이용하여 제작한 KwakStat ANCOVA 통계프로그램으로 Keppel(1991)이 제시한 방식으로 계산한 결과는 SPSS 결과와 달랐다. 하지만, SAS 패키지를 사용하여 공변수와 반복측정 변수와의 상호작용을 가정하지 않은 옵션을 선택하여 분석한 결과는 Keppel 등의 결과와 부합하였다. 결론적으로, 반복측정 변수와 공변수의 상호작용이 가정되는지 여부에 따라 공분산분석 결과가 크게 달라진다는 것을 보여주었다. 부가하여, 이러한 문제들을 극복할 수 있도록 하는 가능한 주의점과 해결책을 제안하였다. 마지막으로, 반복측정 변수 수준 각각에 공변수가 반복측정 된 경우의 공분산 분석이 지니는 유용성과 예시를 제시하였다.

최고경영자 교체요인과 경영성과에 대한 패널자료분석

정용주(Yong Joo Jung),이의택(Eui Taek Lee),김정일(Jeong Il Kim) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.1

본 연구에서는 한국거래소 유가증권시장에서 2010년부터 2018년까지 금융업종을 제외한 균형패널자료를 가지고 있는 기업 495개 기업을 선정하여 최고경영자 교체가 어떤 요인으로부터 기인하고 있는지, 그리고 교체이후 경영성과에 어떤 변화가 있는지를 패널자료분석, 패널로짓분석, 패널프로빗분석, 그리고 공분산분석으로 연구하였다. 연구결과, 시장성과를 나타내는 Tobin’s Q와 주가순자산이익률(PBR)은 최고경영자 교체기업과 비교체기업이 차이가 없었으며, 회계성과를 나타내는 총자산순이익률(ROA)인 경우는 최고경영자가 교체된 기업의 총자산순이익률이 더 낮게 나타났다. 최고경영자 교체에 영향을 주는 변수를 선정한 결과 시장성과 변수인 Tobin’s Q와 주가순자산비율(PBR)은 영향을 주지 않고 있으며, 회계성과인 총자산순이익률은 음으로 매우 유의하여 이 값이 작을수록 최고경영자 교체가 일어나는 것으로 분석되었다. 최고경영자 교체 이후에 시장성과와 회계성과에 변화를 줄 것이라는 가설을 분석한 결과, Tobin s Q와 주가순자산이익률은 모두 유의하지 않아 유임과 교체집단에 차이가 없다는 것을 의미하였으며, 회계성과를 나타내는 총자산순이익률과 자기자본이익률(ROE)는 모두 유의하고 평균값도 교체 집단이 높아 회계성과는 교체된 집단이 더 좋아졌다는 것을 알 수 있었다. 결과적으로, 최고경영자 교체는 시장성과보다 회계적 성과에 기인하는 것으로 보이며, 교체 이후에는 시장성과보다는 회계성과가 매우 호전되고 있다. The research examined what factors contributed to CEO turnover, and what changes occurred to management performance after CEO turnover through panel data analysis, panel logit analysis, panel probit analysis, and ANCOVA (analysis of covariance). The Korea composite stock price index (KOSPI) market of the Korea exchange selected companies from 2010 to 2018 with the exclusion of financial companies. The results showed that there was no significant difference between companies with CEO turnover and those without for Tobin’s Q and PBR (price book-value ratio). However, ROA (return on assets) was lower for companies that replaced their CEO than that did not. After selection of factors affecting CEO turnover, Tobin’s Q and PBR did not affect the replacement. For account performance, negative values of ROA was substantially significant and smaller values of ROA led to the replacement. After CEO turnover, both Tobin s Q and PBR were not significant which indicates the two groups showed no difference. Yet, both ROA and ROE (return on equity) were significant and the averages were higher among CEO turnover companies. As a result, CEO turnover was caused by account performance more than market performance, and account performance improved more than market performance after CEO turnover.

문화상품 소비자의 자원, 심리적 요인 및 구매횟수 연구

이정원,김선영 고려대학교 대학원 통계학과 2006 통계상담 Vol.19 No.2

다변인 통계분석의 적용상 주의점: 분산분석과 중회귀분석을 중심으로

곽호완 한국인지및생물심리학회 2010 한국심리학회지 인지 및 생물 Vol.22 No.2

최근 상업용 통계 패키지의 발달에 힘입어 다변인 통계분석에 기초한 연구들이 양산되고 있다. 다변인 분석은 단변인 통계에 비해 복잡한 연구문제를 탐색할 수 있는 장점이 있지만, 통계분석의 복잡성으로 인하여 절차상 오류들이 더러 발견된다. 더욱이, 다변인 통계분석의 수학적 기초가 복잡하여 그 원리를 이해하기 어렵고, 분석방법 및 결과 해석이 난해할 수 있으며, 다양한 분석법들이 상반된 결과를 낳아서 결과해석이 곤란해질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다변인분석 적용상의 가능한 오류와 주의점들을 기술하여 이러한 오용을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. Due to the recent developments in commercial statistical packages, vast amount of research articles based on multivariate statistics have been published. While the multivariate statistics have advantages over the univariate statistics in dealing with more complicated research hypothesis, abuses and misuses in it's application have been frequently noticed in many researches, due to the underlying complexities. Specifically, it is difficult to understand the basic principle due to the mathematical complexities underlying in it, henceforth making the interpretation of the analysis result be difficult. Even worse, different choice of the analysis methods sometimes result in contradicting results, making the interpretation implausible. This study tried to examine the cases of misuses in the application of multivariate statistics, and to identify the problems. Finally, several precautions for reducing the incidents was proposed.

운전면허 취득자 안전교육의 효과에 관한 연구

정철우 한국교통연구원 2012 交通硏究 Vol.19 No.1

The purpose of this study is to provide a basic materials in traffic safety policy making by analyising the effectiveness of traffic safety education. Data of 10,000 drivers's (5,000 drivers were educated and 5,000 were uneducated when they got driver license, respectively) behavior and traffic law violation records for 7 years were collected since 2003. To analysing the effectiveness of traffic safety education, analysis of covariance and logistic regression analysis were conducted. The results are as follows. First, there is effectiveness of traffic safety education in reducing traffic law violation frequency in educated group. Comparing the adjusted means as a result of covariance analysis, average traffic law violation frequency of the educated drivers are less than those of uneducated. Second, comparing the odds ratio as a result of logistic regression analysis, the probabilities of traffic law violation in uneducated drivers are 23.8% higher than those of educated group. Both the results of covariance analysis and logistic regression analysis are same. Consequently, traffic safety educations to the drive license acquisitors should be expanded. 본 연구의 목적은 교통안전교육의 효과를 분석함으로써 교통안전정책 수립에 기초적인 자료를 제공하는 것이다. 본 연구를 위하여 만 명의 운전자(5천 명은 운전면허 취득 시 안전교육을 이수하지 않은 집단, 5천 명은 안전교육을 이수한 집단)의 2003년 이후 7년간 교통행태자료를 수집하였다. 교통안전교육의 효과를 분석하기 위하여 공분산분석과 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하여 교통법규위반 감소효과를 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 교통안전교육은 교통법규위반 횟수를 감소시키는 효과가 있었다. 공분산분석의 결과 수정평균을 비교하면, 안전교육을 이수하지 않은 집단은 이수한 집단보다 교통법규위반 횟수가 많은 것으로 나타났다. 둘째, 로지스틱 회귀분석 결과로 나타난 승산비를 비교하면, 교통안전교육을 이수하지 않은 집단은 이수한 집단보다 교통법규를 위반할 비율이 23.8% 높은 것으로 나타났다. 안전교육의 효과는 공분산분석과 로지스틱 회귀분석 결과가 같은 것으로 나타났다. 따라서 운전면허 취득자에 대한 안전교육은 확대되어야만 한다.

사전-사후검사 자료의 차이점수 분석에서 인과적 가정의 위배 탐지 및 추정치 교정

김용남,이상윤,곽나람 한국교육평가학회 2022 교육평가연구 Vol.35 No.4

무선할당을 적용하기 어려운 교육연구에서 연구자들은 흔히 집단별로 사전점수와 사후점수를 측정하는 유사실험설계를 활용한다. 공분산분석(ANCOVA)과 차이점수 분석법(gain score analysis)은 이러한 사전-사후검사 자료를 분석하는 대표적인 두 가지 통계적 접근이다. 사전점수를 일종의 통제변수로 활용하는 공분산분석 접근이 ‘숨어 있는 교란변수가 존재하지 않는다’는 가정을 요구함에 반해, 차이점수 분석법은 교란변수가 존재함에도 불구하고 타당한 인과효과를 추정할 수 있다는 이론적 장점이 있다. 물론, 이러한 가능성은 차이점수 분석법에서 요구하는 인과적 가정의 타당성에 의존한다. 공통추세 가정은 ‘존재하는 교란변수가 사전점수와 사후점수에 미치는 영향력이 동일하다’고 해석할 수 있는 내용으로, 차이점수 분석결과에 대한 인과적 해석의 타당성을 결정하는 핵심가정이다. 반사실적(counterfactual) 진술에 의존하는 공통추세 가정은 본질적으로 그 경험적 검증이 불가능하기에, 연구자들은 그 타당성과 경험적 정당화에 대해 소극적인 태도를 취해 왔다. 본 연구에서는 공통추세 가정의 위배를 경험적으로 확인하기 위해 추가적으로 필요한 조건들을 논의하고, 이를 통해 차이점수 분석 추정치를 교정하여 타당한 인과효과를 추정할 수 있는 이론적 접근을 개발한다.

교통안전교육이 면허정지처분 감소에 미치는 영향

정철우,정진성 한국경찰연구학회 2012 한국경찰연구 Vol.11 No.1

본 연구는 교통안전교육이 면허정지처분 감소에 미치는 영향을 분석함으로써 교통안전 관련 정책에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 했다. 이를 위해 2003년 경기도 성남시 소재에서 법규위반으로 운전면허 정지처분을 받은 운전자 617명에 대하여 2008년까지 5년간 운전행태를 추적한 자료를 대상으로 공분산 분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 교통안전교육 외에 면허정지처분에 영향을 미칠 수 있는 변수들로서 성, 연령, 운전경력을 통제하였다. 분석결과, 공분산 분석과 로지스틱 회귀분석 공히 교통안전교육이 면허정지처분을 감소시키는 것으로 드러났다. 비록 학력이나 혼인상태, 경제사정 등 사회경제적 변수들이 통제되지 않은 점, 연구의 대상 소재지가 경기도 성남시에 국한되어 연구결과를 일반화기 어렵다는 점 등의 한계가 있었지만, 국내에서 흔히 사용되지 않는 분석기법과 5년간의 추적자료를 이용하여 교통안전교육의 장기적 효과성을 객관적으로 검증하고자 했다는 점과 면허정지처분에 대한 분석을 시도했다는 점 등에서 기존 국내 연구들과 차별되는 의미 있는 연구였다.

노인의 흡연, 음주에 따른 생활습관과 건강상태의 관련성 연구

박장진 한국스포츠학회 2017 한국스포츠학회지 Vol.15 No.1

본 연구는 건강상태와 건강생활습관에 대한 영향 관계를 연구하고, 생활습관과 건강상태에 대한 흡연여부와 음 주여부 그리고 성별에 대한 차이와 그 변화에 대해 연구하였다. 통계기법은 교차분석과 χ2분석을 통해 노인의 흡연과 음주실태를 확인하였고, 변수의 영향력을 확인하고자 위계적 회귀분석을 실시하였다. 성별, 흡연여부, 음주여부에 따른 변수와의 관련성을 검증하기 위해 공분산분석(ANCOVA)을 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 흡연율과 음주율은 연구대상자의 41%로 나타났고, 성별에 따라 흡연율과 음주율의 차이가 나타났으며 남자노인이 여자노인보다 높게 나 타났다. 둘째, 신체적 건강에 건강생활습관의 하위요인인 건강인지습관, 운동생활습관의 순으로 정(+)의 영향을 미치 는 것으로 나타났고, 사회적 건강에 대해서는 일상생활습관과 식생활습관의 순으로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나 타났다. 마지막으로 성별, 흡연여부, 음주여부의 차이에 대한 건강상태와 건강생활습관의 변화에 대해서는 신체적 건강 에서는 성별, 흡연여부, 음주여부의 차이에 대해 건강생활습관이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 건강 에서는 성별, 흡연여부, 음주여부의 차이에 대해 건강생활습관은 성별, 음주여부는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 흡연여부의 차이가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. The purpose of this study was to investigate the relationship between health status and health habits, and to investigate the relationship between smoking habits, drinking habits, gender, and changes in lifestyle and health status. The statistical method used the crossover analysis and χ 2 analysis to confirm the smoking and drinking status of the elderly and to perform a hierarchical regression analysis to check the influence of the variables. Covariance analysis(ANCOVA) was conducted to verify the relationship between the variables according to gender, smoking status, and drinking status. The results are as follows. First, the smoking rate and the drinking rate were 41% of the subjects. There was a difference between the smoking rate and the drinking rate according to sex, and the male elderly was higher than the female elderly. Second, it was shown that physical health was positively (+) in the order of health cognitive habit and exercise habits which are subordinate factors of health lifestyle habits. In terms of social health,), Respectively. Finally, health status and health habits of gender, smoking status, and drinking status were significantly influenced by gender, smoking status, and drinking habits in physical health. In terms of gender, smoking, and drinking status, health habits did not have a significant effect on gender, alcohol drinking, and smoking status in social health.