R 기초 통계

R로 하는 기초 통계 분석법

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강의 Q&A

19. t 검증 결과 보고

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효과크기

  • t-test에서 효과 크기(effect size)란 두 집단의 평균 차이를 일정한 기준으로 표현한 것
  • 효과 크기의 표현 방법에는 Cohen's d, Pearson's r 등 여러 가지가 있음
  • 다른 실험의 효과 크기와 비교하여 상대적으로 판단한다.
    • 절대적인 것은 아니나 보통 0.2 정도면 작은 편, 0.5 정도면 중간, 0.8이면 큰 편

Cohen's d:

t = as.numeric(m$statistic)
df = as.numeric(m$parameter)

abs(t) / sqrt(df)

[1] 0.4332411

Pearson's r:

t2 = t^2

sqrt(t2 / (t2 + df))

[1] 0.3975361

독립표본 t 검증 결과 보고

  • 각 표본에 대한 기술통계(평균, 표준편차, 표본크기 등)
  • t값과 그 때의 자유도(df)
  • p-value와 유의수준의 비교 (p-value를 적시하지는 않음)
  • 효과크기(주로 Cohen's d나 Pearson's r)와 그에 대한 해석

집단 M과 F에 대하여 독립표본 t 검증을 실시한 결과, 집단 M의 측정값(M = 100, SD = 9.515)은 집단 F의 측정값(M = 108, SD = 9.431)보다 통계적으로 유의미하게 낮았으며(t(37.997) = -2.671, p < 0.05), 효과 크기는 중간 수준이었다(Cohen's d = 0.43, r = 0.39).

독립표본 t 검증 대응표본 t 검증

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