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문제 정의
- 이 때 필요한 세 가지 요소가 유의수준, 검정력, 효과 크기이다. 이들 요소에 대해 하나씩 알아보자.
- 그 중에 하나인 University of British Columbia (UBC)의 Department of Statistics 에서 제공하는 서비스(http://stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/)를“Is Early Passive Motion Exercise Necessary After Arthroscopic Rotator Cuff Repair”14) 논문을 예로 들어 소개하고자 한다.
- 회전근 개 파열 환자의 수술적 치료 후, 조기 관절 운동군과 지연 관절 운동군의 재파열율을 비교하고자 한다. 본 연구는 80%의 검정력을 갖고 유의 수준 5%을 유지하고자 한다.
- 회전근 개 파열 환자의 수술적 치료 후, 조기 관절 운동군과 지연 관절 운동군의 재파열율을 비교하고자 한다. 본 연구는 80%의 검정력을 갖고 유의 수준 5%을 유지하고자 한다. 웹사이트 상에서 네번째에 있는“Comparing Proportions for Two Independent Samples”를 선택한다(Fig.
- 회전근 개 파열에 대한 수술적 치료 후, 조기 관절 운동군과 지연 관절 운동군 간의 치료 효과를 비교하고자 한다. 치료 효과를 판단할 수 있는 기능 평가는 ASES score를 사용하기로 하였다.
가설 설정
- 새로운 치료법의 효과를 입증하고자 한다면“새 치료법은 효과가 없다”라는 영가설을 전제로 하여 연구를 시작한다.
- 새로운 치료법의 효과를 입증하고자 한다면“새 치료법은 효과가 없다”라는 영가설을 전제로 하여 연구를 시작한다.4) 연구자가 증명하고자 하는 실험 가설과 반대되는 입장, 증명되기 전까지는 효과도 없고 차이도 없다는 영가설을 귀무가설(null hypothesis, H0)이라 하고, 반대로 연구자가 실험을 통해 규명하고자 하는 가설을 대립 가설(alternative hypothesis, H1)이라고 한다.
- 13) 효과 크기를 구하는 방법은 통계모형마다 다르다. 예를 들어 상관분석에서는 상관계수 r로, 독립표본 t검정에서는 d로, 분산분석에서는 f로 표현된다.
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