이 파트는 실험한 결과를 어떻게 해석할 것인지? 그리고 어떻게 제시해야지 잘 이해시킬 수 있는지? 가 핵심인 파트이다. = 교수님께 직접 물어봤어요.
Factorial design의 행(가로), 열(세로) 구조는 시각적(visual) 분석이 더 적합하다. 그것은 Factorial 구조가 조작 효과의 신뢰성과 일반성(보편성) 둘다를 평가 할 수 있는 반복의 구조적인 형태(constructive form)를 제시하기 때문이다.
신뢰성이란 데이터의 측정치에 대한 정확도와 안정성을 의미한다.
일반성(보편성)은 모든 사람·집단·사회에 공통되는 보편적 요인과 성질·성향이라는 것이다.
즉, 일반성은 열 변수가 행변수의 수준에 따라서 유사한 효과를 가진다는 것이다.
5.2 테이블/그래프는 행 변수와 열 변수 효과의 일반성을 평가하는데 도움을 제공하는 것이다. 즉, 5.2에서, 각각의 행은 고정된 행 변수의 수준에 열 변수에 대한 메인효과(one way) 디자인을 제시하고 있는 것이다. 결국 학년이 토익 점수에 미치는 영향을 확인하는 것과 같은 것이다.
선형 그래프에서 행 변수의 곡선이 유사한 모양은 일반성을 제시하는 visual(시각적) 증거가 된다.
예를들어, 학년이 토익 성적 수준에 따라서 유사한 효과를 가진다는 것과 같은 것이다.
이러한 행 요인은 열 변수에 대한 반복을 나타내고 있는 것이다.
그리고 그래프 상에서 적은 불규칙적인 패턴에 유사한 패턴을 가지고 있으면 오차(error variability)가 작다는 것을 제시하는 것이다. = 불규칙 패턴이 적고 모든 패턴이 유사하면 오차가 없다는 것이다. 이처럼 그래프를 통하여 오차와 요인들이 미치는 영향을 쉽게 확인 할 수 있다.
5.3의 그래프와 예시 그래프는 편차값을 인지하는데 도움을 준다. 아무 영향이 없는 평행선에서 곡선에 차이가 생기는 것은 영향을 받는다는 것을 의미하는 것이다.
예를들어,
토익 성적 = 대학교 학년(4) x 학습매체(3)
| 자습 | 학원 | 어학연수 | |
| 1학년 | 895 | 900 | 910 |
| 2학년 | 895 | 905 | 910 |
| 3학년 | 900 | 905 | 915 |
| 4학년 | 895 | 920 | 925 |
이렇게 표로만 제시하게 되면 변수가 어떻게 영향을 미치는지? 어떻게 영향을 받아서 변화하는 지를 확인할 수 없다.
그래서
이렇게 막대그래프와 선형그래프를 통하여 결과를 제시하게 되면 변수의 영향을 한눈에 시각적으로 확인 할 수 있다. 그리고 학년에 따른 차이가 있을 뿐이지 매체의 차이가 없음을 보여주는 것이다.
결국 anova의 결과를 제시하는데 있어서 그래프와 같은 시각적인 조사가 중요한 역할을 할 수 있다는 것이 핵심이다.
이 파트는 실험한 결과를 어떻게 해석할 것인지? 그리고 어떻게 제시해야지 잘 이해시킬 수 있는지? 가 핵심인 파트이다. = 교수님께 직접 물어봤어요.
Factorial design의 행(가로), 열(세로) 구조는 시각적(visual) 분석이 더 적합하다. 그것은 Factorial 구조가 조작 효과의 신뢰성과 일반성(보편성) 둘다를 평가 할 수 있는 반복의 구조적인 형태(constructive form)를 제시하기 때문이다.
신뢰성이란 데이터의 측정치에 대한 정확도와 안정성을 의미한다.
일반성(보편성)은 모든 사람·집단·사회에 공통되는 보편적 요인과 성질·성향이라는 것이다.
즉, 일반성은 열 변수가 행변수의 수준에 따라서 유사한 효과를 가진다는 것이다.
5.2 테이블/그래프는 행 변수와 열 변수 효과의 일반성을 평가하는데 도움을 제공하는 것이다. 즉, 5.2에서, 각각의 행은 고정된 행 변수의 수준에 열 변수에 대한 메인효과(one way) 디자인을 제시하고 있는 것이다. 결국 학년이 토익 점수에 미치는 영향을 확인하는 것과 같은 것이다.
선형 그래프에서 행 변수의 곡선이 유사한 모양은 일반성을 제시하는 visual(시각적) 증거가 된다.
예를들어, 학년이 토익 성적 수준에 따라서 유사한 효과를 가진다는 것과 같은 것이다.
이러한 행 요인은 열 변수에 대한 반복을 나타내고 있는 것이다.
그리고 그래프 상에서 적은 불규칙적인 패턴에 유사한 패턴을 가지고 있으면 오차(error variability)가 작다는 것을 제시하는 것이다. = 불규칙 패턴이 적고 모든 패턴이 유사하면 오차가 없다는 것이다. 이처럼 그래프를 통하여 오차와 요인들이 미치는 영향을 쉽게 확인 할 수 있다.
5.3의 그래프와 예시 그래프는 편차값을 인지하는데 도움을 준다. 아무 영향이 없는 평행선에서 곡선에 차이가 생기는 것은 영향을 받는다는 것을 의미하는 것이다.
예를들어,
토익 성적 = 대학교 학년(4) x 학습매체(3)
| 자습 | 학원 | 어학연수 | |
| 1학년 | 895 | 900 | 910 |
| 2학년 | 895 | 905 | 910 |
| 3학년 | 900 | 905 | 915 |
| 4학년 | 895 | 920 | 925 |
이렇게 표로만 제시하게 되면 변수가 어떻게 영향을 미치는지? 어떻게 영향을 받아서 변화하는 지를 확인할 수 없다.
그래서
이렇게 막대그래프와 선형그래프를 통하여 결과를 제시하게 되면 변수의 영향을 한눈에 시각적으로 확인 할 수 있다. 그리고 학년에 따른 차이가 있을 뿐이지 매체의 차이가 없음을 보여주는 것이다.
결국 anova의 결과를 제시하는데 있어서 그래프와 같은 시각적인 조사가 중요한 역할을 할 수 있다는 것이 핵심이다.
댓글