G*POWER를 활용한 효과크기와 표본크기의 계산

이 책은 G*Power 소프트에어를 이용하여 효과크기와 표본크기를 계산하는 방법들을 다루고 있다. 특히 G*Power는 무료로 다운로드하여 사용할 수 있고, 다양한 통계분석 기법들에 대하여 효과크기와 표본크기를 쉽게 계산할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 의학, 약학, 간호학뿐만 아니라 사회과학 분야의 많은 연구자들도 널리 사용하고 있다. 이 책은 총 7개의 장으로 구성되어 있다. 1장에서는 통계적 가설검정, 유의수준, 검정력, 효과크기, 표본크기 등의 기본적인 개념에 대하여 간단히 설명하였다. 또한 G*Power의 주요 사용법을 소개하고 있다. 2장부터 7장까지는 실제 통계분석에서 활용도가 높은 ‘평균차이 검정, 비율 차이 검정, 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 판별분석’ 등에서 효과크기와 표본크기를 계산하는 방법들을 소개하였다. 특히 실제 사례에 대한 SPSS 소프트웨어의 주요 결과들을 이용하여 현실감 있게 설명하고 있다. 그리고 각 장의 부록에는 통계학 분야에서 널리 사용되는 SAS 소프트웨어를 이용한 프로그램의 예를 제시하였다. 또한 독자들의 학습을 위하여 본문에서 사용된 데이터들과 프로그램을 출판사의 홈페이지를 통해서 제공하고 있다(http://www.freeaca.com). 이 책이 실제 문제에서 효과크기와 표본크기를 계산하고자 하는 다양한 분야의 연구자들에게 유용하게 사용되기를 바란다.

제1장 서론 1 1.1 들어가며 1.2 가설검정과 통계적 유의성 1.3 효과크기와 실제적 유의성 1.4 표본크기 결정 1.5 G*Power 소프트웨어 맛보기 제2장 평균 차이에 대한 검정(t-검정) 2.1 단일표본 t-검정 2.2 독립표본 t-검정 2.3 대응표본 t-검정 2.A 부록: SAS 프로그램의 예 제3장 비율 차이에 대한 검정 3.1 단일표본의 비율에 대한 검정 3.2 독립표본 비율 차이 검정 3.3 대응표본 비율 차이 검정 3.4 교차분석 3.A 부록: SAS 프로그램의 예 제4장 분산분석 4.1 일원분류 분산분석 4.2 공분산분석 4.3 이원분류 분산분석 4.4 반복측정 분산분석 4.A 부록: SAS 프로그램의 예 제5장 상관분석 5.1 단일 모집단 상관계수 5.2 독립 상관계수의 차이 검정 5.3 대응 상관계수의 차이 검정