읽기 학습장애 CBM 기울기 추정에서 베이지안 통계의 유용성 탐색
Exploring the Usefulness of Bayesian Statistics in Evaluating CBM Slope for Students with Reading Disabilities
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초록
그동안 국내 CBM 연구에서는 기울기를 산출하기 위한 통계방법으로 빈도주의 통계를 주로 사용하였다. 하지만 빈도주의 통계는 인문 및 사회과학분야에서 오랜 세월 동안 비판을 받아 온 통계 이론이기도 하다. 본 논문에서는 빈도주의 통계의 대안으로 베이지안 통계를 CBM 기울기를 분석하기 위한 통계방법으로 제안하였다. 베이지안 통계의 유용성을 설명하기 위해서 본 연구에서는 실제 CBM 자료를 사용하여 베이지안 통계와 빈도주의 통계의 결과를 비교하였다. 본 연구결과에 따르면, CBM 기울기 연구에서 베이지안 통계를 사용하여 연구자의 연구가설을 직접 검증할 수 있는 장점, 수집된 자료에 과적합화되는 문제점을 예방할 수 있는 장점, 기울기 모수값의 불확실성을 사후 분포로 표현할 수 있는 장점 등을 확인하였다.
Abstract
Frequentist statistics on Korean CBM research has been used as a main statistical method to calculate the CBM slope. However, frequentist statistics is also a statistical theory that has been criticized for many years in the humanities and social sciences. In this paper, we propose Bayesian statistics as an alternative to frequentist statistics to analyze CBM slopes. To examine the usefulness of Bayesian statistics, we compare the results of Bayesian and frequentist statistics using real reading CBM data. According to the results from this study, the advantages of using Bayesian statistics in CBM slope studies include the ability to directly verify the researcher's research hypothesis, the ability to prevent the problem of overfitting the collected data, and the ability to express the uncertainty of the slope parameter value as a posterior distribution.
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