다양한 가설 검정 방법에서의 유의성 분석에 대한 효과크기 계산

Abstract

본 연구의 목적은 연구 결과에 대한 통계적 유의성을 정확히 해석하고 결과에 대한 자세한 내용을 제시하기 위한 방법으로 효과 크기를 설명하는 것이다. 연구 대상의 비교 유형에 따라 다양한 방법으로 추정되는 효과 크기를 세 가지 유형(d-family, r- family, c-family)으로 구분하여 소개하였다. t-통계검정, 회귀분석, ANOVA, 분할표 검정과 같이 각 통계 검정 방법에 따른 효과 크기 계산 방법을 설명한다. R의 내장 데이터인 ToothGrowth, mtcars, Boston, RCT_table, Music_preferences를 적절히 활용하여 각 효과 크기를 계산하고, 결과를 비교하였다. 논문에 소개된 효과 크기를 사용자가 편리하게 계산 할 수 있도록 Shiny R로 구현한 어플리케이션을 제공하고, 각 기능을 설명하였다.;The purpose of this study is to interpret the statistical significance of research results accurately and to provide detailed explanations of the findings by describing effect sizes. Depending on the type of comparison among the study subjects, effect sizes estimated through various methods are categorized into d-family, r-family, and c-family. The study explains the methods of calculating effect sizes using various statistical tests such as t-tests, regression analysis, ANOVA, and chi-square tests. Each effect size was calculated R datasets, ToothGrowth, mtcars, Boston, RCT_table, and Music_preferences, and the results were compared. Shiny App was developed to provide a convenient way to calculatethe effect sizes introduced in the paper, and its features were explained.