(방송통신대 고급간호연구 기말과제물)간호연구에 관한 문헌검색을 위해 적절한 검색어와 전자데이터베이스를 선정하는 것이 필요하다 순수실험연구의 조건 세가지 연구가설 귀무가설 내적 타당도를 위협하는 위험요인 실험군 대조군

소개글

(방송통신대 고급간호연구 기말과제물)간호연구에 관한 문헌검색을 위해 적절한 검색어와 전자데이터베이스를 선정하는 것이 필요하다 순수실험연구의 조건 세가지 연구가설 귀무가설 내적 타당도를 위협하는 위험요인 실험군 대조군에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 간호연구에 관한 문헌검색을 위해 적절한 검색어와 전자데이터베이스를 선정하는 것이 필요하다. (10점)

1) 다음 진술된 연구문제에서 가장 타당한 것으로 생각되는 주요어(Key word)를 제시하시오. (5점)
2) 핵심이 되는 전자데이터베이스(Core database)를 5가지 이상 제시하시오. (5점)

2. 순수실험연구의 조건 세가지를 제시하고, 각각에 대해 구체적인 연구에서의 적용을 예로 들어 설명하시오. (10점)

3. 다음의 용어를 설명하고, 아래 <가설 예>에서 해당되는 부분을 찾아 기호로 쓰시오. (10점)

1) 연구가설
2) 귀무가설

4. 다음의 내적 타당도를 위협하는 위험요인에 대해 설명하고, 이를 통제할 수 있는 방법 한가지를 설명하시오. (10점)

1) 대상자 선택편중 (5점)
2) 통계적 회귀 (5점)

5. 다음 연구의 결과 표를 보고 물음에 답하시오(유의수준α=.01 기준).(10점)

1) 실험군과 대조군의 평균값이 유의한 차이를 나타낸 변수(Variables)를 모두 찾아 제시하시오.(5점)
2) 1)의 답을 제시한 이유를 설명하시오. (5점)

6. 참고문헌

본문내용

stical regression)는 시간이 지나면서 평균값으로 수렴하는 현상을 말한다. 예를 들면 등간이나 비율 척도를 사용하여 개인의 점수를 측정할 때, 극단적인 점수를 보인 사람들을 재조사하면 특별한 이유 없이도 첫 번째 측정값보다 두 번째 측정값이 평균에 더 가까운 점수를 얻을 수 있다. 따라서 신뢰도가 높은 도구를 사용하여 통계적 회귀의 영향을 최소화해야 한다.
5. 다음 연구의 결과표를 보고 물음에 답하시오(유의수준α=.01 기준). (10점)
1) 실험군과 대조군의 평균값이 유의한 차이를 나타낸 변수(Variables)를 모두 찾아 제시하시오.(5점)
실험군과 대조군의 평균값이 유의한 차이를 나타낸 변수는 “Phsical activity level, Health promoting behavior, Quality of life”이다.
2) 1)의 답을 제시한 이유를 설명하시오. (5점)
가설검정을 위해 귀무가설은 실험군과 대조군의 평균값이 같다고 설정한다. 이와 반대로 연구가설은 실험군과 대조군의 평균값이 다르다고 설정한다. 가설의 채택 여부는 유의확률과 유의수준의 크기를 비교해서 결정한다. 유의확률 값이 유의수준 보다 크면 귀무가설을 기각시키지 못한다(귀무가설 채택). 유의확률 값이 유의수준 보다 작으면 귀무가설을 기각한다(연구가설 채택). 따라서 표에서 값이 보도 작은 변수는 “Phsical activity level, Health promoting behavior, Quality of life”이므로, 이들 변수에 대해서는 실험군과 대조군의 평균값에 통계적으로 유의한 차이가 있다고 말할 수 있다. 표에 의하면, Phsical activity level, Health promoting behavior, Quality of life의 p값은 각각 p < 0.01, 0.033, 0.020으로 유의수준 0.05보다 작다. 나머지 변수들은 모두 유의수준 0.05보다 크므로 귀무가설이 채택된다.
통계적 가설검정 방법은 두 가지로 구분된다. 첫째, 귀무가설이 참이라고 생각하고 구해진 관측값보다 벗어날 확률이 유의수준보다 크다면 귀무가설이 참이라는 가정이 적절하다고 판단하고, 데이터로부터 구해진 관측값이 벗어날 확률이 유의수준보다 작다면 귀무가설이 참이라는 가정이 적절하지 않다고 판단한다. 이때 귀무가설 하에서 주어진 관측값보다 벗어날 확률을 또는 유의확률(significance probability)이라고 부른다. 둘째, 귀무가설을 기각하는 관측값의 영역인 기각역(rejection region)을 검정통계량의 분포와 유의수준 를 바탕으로 정하고 통계량값과 기각역을 비교하여 귀무가설 기각여부를 결정하는 것이다.
유의수준은 제1종 오류가 발생할 확률의 최대 허용한계를 말한다. 유의수준이 0.05(5%)라는 것은 100번 검정 시행 중 5번은 귀무가설이 옳음에도 기각하는 오류를 범한다는 것을 의미한다.
가설검정에서는 두 가지 오류가 발생할 수 있다. 첫 번째 오류는 귀무가설이 참이지만 귀무가설을 기각하게 되는 오류이다. 두 번째 오류는 대립가설이 참이지만 귀무가설을 기각하지 못하는 오류이다. 이를 재판과정과 비교하면, 첫 번째 오류는 ‘피의자가 무죄’인데 유죄라고 판단하는 오류이고, 두 번째 오류는 ‘피의자가 유죄’인데 무죄라고 판단하는 오류라고 할 수 있다.
첫 번째 오류가 보통 더 중요한 오류라고 판단되므로 첫 번째 오류를 제1종 오류(type Ⅰ error), 두 번째 오류를 제2종 오류(type Ⅱ error)라고 부른다. 통계적 가설검정을 실시할 때 이 두 오류를 모두 줄여야 하지만, 두 오류는 Ttrade-off 관계이므로 하나의 오류를 줄이면 다른 오류가 커진다. 통계적 가설검정에서는 귀무가설을 ‘과거나 현재의 사실’로 두고 ‘확실한 근거가 없는 한 귀무가설을 채택’하는 결정방식, 즉 제1종 오류를 중시하는 의사결정을 한다.
가설검정 과정은 다음과 같이 정리할 수 있다.
① 통계적 가설을 세운다.
② 유의수준 를 정한다.
③ 귀무가설 하에서 검정통계량이 따르는 분포(t-분포 등)를 정하고 계산한다.
④ ③에서 정한 분포를 바탕으로 유의수준에 해당하는 검정통계량값인 기각역을 찾거나, 통계량값과 관련된 확률(유의확률)을 구한다.
⑤ ④에서 구한 통계량값을 기각역과 비교하거나 유의확률을 유의수준과 비교하여 가설검정을 실시한다.
6. 참고문헌
박영숙, 김정희(2019), 고급간호연구, 출판문화원.
이태림 외 3인(2015), 통계학개론, 출판문화원.

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