1부 실험설계와 실험데이터 분석 개요
1장 실험설계와 실험데이터 분석의 개념적 기초
1 실험연구와 인과추론
2 실험데이터 분석을 위한 기초 개념
2-1 통계적 유의도 테스트와 귀무가설
2-2 제1종 오류와 제2종 오류
2-3 일방향 테스트와 양방향 테스트
2-4 요인형 변수 코딩법: 더미코딩, 효과코딩, 합산코딩
2-5 개체간 요인과 개체내 요인
2-6 주효과와 상호작용효과
2-7 요인과 공변량
2장 실험데이터 분석의 전반적 진행과정
1 실험연구 진행과정
1-1 실험설계
1-2 표본크기 추정
1-3 처치효과 추정 및 효과패턴의 시각화
1-4 추가 분석: 단순효과 분석, 계획비교, 사후 다중비교
1-5 분석결과의 해석
2 2부의 구성 개요
3 본서의 활용법
3장 실험데이터 분석기법 실습을 위한 R 패키지
1 범용 데이터 분석 R 패키지: tidyverse, patchwork, lmtest,
modelsummary, writexl, knitr
2 표본크기 추정 R 패키지: pwrss
3 실험데이터 분석 R 패키지: emmeans, afex, effectsize, car,
nlme, lme4, lmerTest, glmmTMB
4 제한적 종속변수 실험데이터 분석 R 패키지: ordinal,
RVAideMemoire, nnet, MASS, pscl
2부 실험데이터 분석 실습
4장 단일 요인설계
1 2수준 요인의 경우
1-1 표본크기 추정, 실험설계, 데이터 수집
1-2 처치효과 및 효과크기 추정
1-3 분산동질성 가정 위배시 대안적 분석방법: 웰치 조정기법과 GLS
1-4 추가 분석: 계획비교, 사후 다중비교
1-5 공변량을 투입한 공분산분석
1-6 분석결과 보고시 고려사항
2 3수준 요인의 경우
2-1 표본크기 추정, 실험설계, 데이터 수집
2-2 처치효과 및 효과크기 추정
2-3 추가 분석: 계획비교, 사후 다중비교
2-4 분산동질
주요 내용
이 책은 총 3부 11개 장으로 구성되어 있다.
1부 1장에서는 인과추론 관점에서 실험설계의 장점을 소개하고, 실험데이터 분석을 위한 기초 개념어들을 설명하였다. 2장에서는 실험설계 및 실험데이터 분석의 진행과정 전반을 설명하고, 3장에서는 표본크기 추정과 실험데이터 분석을 위한 R 패키지들을 소개하였다.
2부(4-9장에서는 활용도가 높은 실험설계 상황별로 표본크기 추정방법을 구체적으로 설명하고 예시하였다. 4장에서는 단일요인설계 상황에서의 표본크기 추정방법을 소개한 후, 실험데이터를 대상으로 주효과를 추정하고 해당 주효과를 대상으로 적용 가능한 단순효과 분석, 계획비교, 사후 다중비교를 소개하였다.
5장에서는 2요인설계 상황에서의 표본크기 추정방법을 소개한 후, 실험데이터를 대상으로 주효과와 상호작용효과를 추정하고 통계적으로 유의미한 상호작용효과가나타났을 때 적용할 수 있는 단순효과 분석(단순주효과 분석과 단순기울기 분석, 계획비교, 사후 다중비교를 소개하였다.
6장에서는 3요인설계 상황에서의 표본크기 추정방법을 소개하고, 실험데이터를대상으로 주효과와 2원상호작용효과 및 3원상호작용효과를 추정한 후 통계적으로 유의미한 3원상호작용효과가 나타났을 때 적용할 수 있는 단순효과 분석(단순주효과 분석과 단순2원상호작용 분석, 계획비교, 사후 다중비교에 대해 설명하였다.
7장에서는 개체내 요인이 포함된 반복측정설계 상황에서의 표본크기 추정방법을 소개하고, 실험데이터 분석방법과 추가 분석방법(단순효과 분석, 계획비교, 사후 다중비교 등을 설명하였다.
8장에서는 블록설계와 배속설계 개념을 설명한 후, 각 상황별 표본크기 추정방법과 실험데이터 분석방법 및 추가 분석방법을 예시하였다.
9장에서는 실험설계과정에서 연구자가 살펴보고자 하는 종속변수(이항 범주형 변수, 순위 범주형 변수, 무순위 범주형 변수 등에 대해 정규분포를 가정할 수 없는 경우, 실험데이터를 어떻게 분석할 수 있는지 설명하였다. 앞서 정규분포를
