Two-way ANOVA 분석절차 및 사후검증방법의 이해
Understanding and Interpretation of Interaction Effects in Mutli-factor ANOVA Designs
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초록
본 논문은 다차원변량분석의 이해를 돕기 위하여 일차적으로 변량분석의 기본개념 및 변량의 분해과정, 그리고 다차원설계의 주효과와 상호작용효과의 의미를 이원변량분석설계 예시자료를 통하여 설명하였다. 그리고 학회지 논문에 기본적으로 제공되는 정보(, s, F, df, n)를 이용하여 모든 급간설계의 변량분석결과표를 재생할 수 있는 절차를 구체적으로 제시하였다. 다차원설계에서 유의한 상호작용효과의 후속분석으로 실시되는 사후검증 방법인 단순주효과검증과 상호작용대비 (차차－검증)에 대하여 개념적 절차 및 장단점을 소개하였으며 (2×3)설계의 예시자료와 2-way설계에서 발생될 수 있는 다양한 상호작용 형태에 따른 주효과 및 상호작용효과의 해석유형을 요약하였다. 마지막으로 상호작용의 사후검증 방법인 단순주효과와 상호작용대비의 타당성 및 적합성을 비교하기 위하여 시뮬레이션을 통한 실증적 분석결과를 제시하였으며 전반적으로 상호작용대비 방법이 단순주효과 사후검증보다 모든 비교지수(일종오류의 양, 검증력)에서 상호작용효과의 사후검증 방법으로 보다 타당하며 적합한 것으로 나타났다.
Abstract
A review was conducted to provide some background and information on the concept of Analysis of Variance (ANOVA) and decomposition of variability, in general. The meaning and interpretation of main and interaction effects in multi-factor ANOVAs were presented with an example of arbitrary (2×3) data layout. Also, a computational procedure for the reproduction of summary table of Between-Subject factorial ANOVAs was introduced, which requires only the basic information (, s, F, df, n) rather than the individual scores. The conceptual and empirical comparisons were made between the simple main effect and interaction contrasts tests, which require as a follow-up test after a significant omnibus test. The empirical results obtained by a Monte Carlo simulation with 10,000 replications indicated that the performance of interaction contrasts was found to be more appropriate and valid when compared with Type I error rate and power.
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