G-power 이용방법 정리

G-power 사용방법을 설명하기에 앞서, 맥을 사용하고 있기 때문에 윈도우에서 구동되는 프로그램과는 다소 차이가 있을 수 있다는 것을 사전에 이야기한다.

 

 

현재 나는 회사를 다니면서 석사를 같이 병행하고 있는데, 생각보다 쉽지가 않다..

 

정말 회사에서 일하고, 집에 와서 공부하고, 아주 잠깐? 아이랑 놀아주고, 블로그를 작성하고 하다 보면 하루가, 아니 일주일이 금방 간다.

 

그래도 이제 논문을 써야하니 열심히 공부 중이다..

 

지금은 논문을 쓰기 위한 기본 베이스가 되는 스터디 디자인을 하고 있는데, 다른 부분은 내가 자료를 조사하면서 할 수 있지만, n수는 대학원 통계 지원실에 가서 알아봐야 한다고 해서, 내가 다니고 있는 대학원에 가서 상담을 받고 왔다.

 

n수를 정하기 위해서는 내가 하려는 스터디 디자인과 유사한 논문을 몇가지 찾아서 해당 논문을 가지고 가면 된다.

 

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통계 지원실에서 상담받았던 내용을 그냥 기억나는 대로 정리해본다.

 

우선 n 수를 정하는 프로그램은 많이 있는데, 유료도 있고, 무료도 있다고 한다.

내가 다니는 대학원에서 상담을 받으니 G-power로 알려줬기에, 나도 나중에 참고할 목적으로 작성한다.

 

내가 하는 논문은 A라는 질병을 가지는 환자를 두 집단으로 나누어서 B를 처리하는 그룹(실험군)과 B를 처리하지 않는 그룹(대조군)으로 나누어서 그 결괏값을 보는 것이다. 

 

상담을 받아보니 두 그룹을 비교하는 데 있어서는 "T-test"를 이용한다고 한다. 

(세 그룹 이상부터는 "ANOVA"를 사용한다고 한다.)

 

그리고 T-test도 두 종류로 나뉘는데,

 

'같은 그룹 내에서 비교하는' <paried t-test>와 '서로 다른 두 그룹 간에서 비교하는' <t-test> 

 

이 두 가지다.

 

'서로 다른 두 그룹간에서 비교하는' <t-test> 

 

'같은 그룹 내에서 비교하는' <paried t-test>

'서로 다른 두 그룹 간에서 비교하는' <t-test>는

 

Tests → Means → Two independent groups를 이용하면 되고,

 

'같은 그룹 내에서 비교하는' <paried t-test>는

 

Tests → Means → Two dependent groups (matched pairs)를 이용하면 된다고 한다.

 

TWO(단순비교. 차이가 있다없다) / ONE(크다, 작다 구분)

 

Tails 부분은 '차이가 있다 없다'의 단순 비교인 two와 크고, 작은 것을 구분하는 'one'으로 나뉜다.

 

내가 할 실험에서는 실제로 결괏값 차이가 큰지 작은 지를 비교하는 것이기 때문에 'One'으로 선택했다. 

 

 

이 글을 다시 수정할 일이 생겨서 지금 수정하고 있는데, 마침 학교는 방학기간이다.

 

스터디 디자인을 작성하고 연구계획서를 작성해서 IRB를 통과해야하니 다시 마음 다잡고 시작해야 겠다.

 

이다음 순서는 또 시간이 나면 다시 정리하고자 한다.