Statistics 표본 수가 많으면 모든 문제가 해결될까 통계분석에서 표본 수가 많다는 것은 대체로 장점으로 받아들여진다. 조사대상이 많아지면 평균과 비율이 표본마다 흔들리는 정도가 줄어들고, 신뢰구간은 좁아지며, 실제로 존재하는…
Statistics p값이 0.05보다 작다는 것은 무엇을 의미할까 통계분석 결과에서 가장 자주 확인하는 숫자 가운데 하나가 p값이다. 두 집단을 비교한 결과가 다음과 같다고 하자. 실험군의 평균 점수는 82.4점,…
Statistics 치료 효과를 누구 기준으로 판단할 것인가, ITT vs PP 무작위 임상시험에서 신약군 100명과 대조군 100명을 배정했다고 하자. 시험이 끝났을 때 연구자는 예상하지 못한 문제를 마주한다. 신약군의 일부 환자는 부작용…
Statistics 시간의 흐름 속 변화를 읽는 반복측정분산분석 다이어트 프로그램 참가자들의 체중을 프로그램 시작 전, 3주 후, 6주 후에 측정했다고 하자. 참가자시작 전3주 후6주 후A80kg78kg75kgB85kg83kg80kgC72kg71kg69kg………… 세 시점의 평균을…
Statistics 평균만 보면 놓치는 관계, 분산분석의 상호작용 효과 한 학생이 이렇게 질문했다고 하자. 수업 방식과 과외 여부가 성적에 영향을 준다면 두 요인의 효과를 각각 확인하면 되지 않나요? 언뜻…
Statistics 단순한 연관이 아닌 ‘왜’를 묻는 통계 – 인과추론의 세계 여름이 되면 아이스크림 판매량이 늘어난다. 같은 시기 익사 사고도 증가한다. 두 변수의 상관관계를 계산하면 상당히 강한 양의 관계가 나타날 수…
Statistics 연구는 설계에서 시작된다, 표본 수 산출의 원리와 실제 신약이 기존 치료보다 수축기혈압을 평균 5mmHg 더 낮추는지 확인한다고 하자. 연구자가 각 집단에 10명만 모집했다면 실제로 5mmHg의 차이가 있어도 표본변동…