반복측정 자료를 다루는 교육 연구 실태 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Although ANCOVA and rANOVA(also known as mixed-ANOVA) have been widely used in experimental designs, quite a few practitioners have a difficulty choosing which method to use in their research designs. This study compared data composition, statistical model, assumptions, and hypotheses of the two methods, which naturally lead to discussions of methodological strengths of the two. Particularly, the characteristic assumptions of ANCOVA and rANOVA, which are assumptions on covariate and the sphericity assumption, respectively, were explained in detail. In conclusion, rANOVA, a split-plot design, appears to exert greater leverage over ANCOVA in terms of statistical assumptions and methodological resiliency, depending on experimental designs. Lastly, ANCOVA and rANOVA studies in Korean Journal of Teacher Education, Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction, and Journal of Yeolin Education were reviewed, based upon which implications for practitioners were discussed.

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