안녕하세요! 오늘은 심리상담관련 자격시험 기출 문제 속에 자주 등장하는 주요 통계분석 기법들을 살펴보려고 해요. 사실 임상심리사 자격시험뿐만 아니라 측정이 필요한 많은 영역에서 다뤄지고 있는 기법들이라고 볼 수 있는데요, 하나하나씩 살펴보시면 대략 통계분석 기법에 관한 틀을 잡으실 수 있을 것으로 봅니다.
1. t-검정 (t-test)
개념
두 집단 간 평균 차이를 검증하는 통계기법
종류
- 일표본 t-검정: 한 집단의 평균이 특정 값과 다른지 검증
- 독립표본 t-검정: 두 독립집단 간 평균 차이 검증
- 대응표본 t-검정: 동일 집단의 사전-사후 비교
가정
- 정규분포성
- 독립성
- 등분산성 (독립표본의 경우)
임상 적용 예시
- 치료 전후 우울 점수 비교 (대응표본)
- 치료집단과 통제집단의 불안 수준 비교 (독립표본)
2. 분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance)
개념
3개 이상의 집단 간 평균 차이를 한 번에 검증하는 기법
일원 분산분석 (One-way ANOVA)
- 목적: 하나의 독립변인이 종속변인에 미치는 영향
- F값: 집단 간 변량 / 집단 내 변량
- 사후검정: Tukey HSD, Scheffe, Bonferroni 등
이원 분산분석 (Two-way ANOVA)
- 목적: 두 독립변인의 주효과와 상호작용효과 검증
- 주효과: 각 독립변인의 개별적 영향
- 상호작용효과: 두 독립변인이 함께 작용하는 효과
반복측정 분산분석 (Repeated Measures ANOVA)
- 목적: 동일한 피험자를 여러 시점에서 측정한 자료 분석
- 구형성 가정: Mauchly's 검정으로 확인
가정
- 정규분포성
- 독립성
- 등분산성
- 구형성 (반복측정의 경우)
임상 적용 예시
- 인지행동치료, 정신분석치료, 약물치료의 효과 비교
- 성별과 치료방법이 회복에 미치는 영향 (이원 분산분석)
- 치료 과정에서 시간에 따른 증상 변화 (반복측정)
3. 공분산분석 (ANCOVA: Analysis of Covariance)
개념
집단 간 비교 시 혼입변인의 영향을 통제하는 분석기법
핵심 특징
- 공변인(Covariate): 종속변인과 상관이 있지만 통제하고 싶은 변인
- 조정된 평균: 공변인의 영향을 제거한 후의 평균
- 검증력 증가: 오차분산을 줄여 검증력이 향상됨
가정
- ANOVA의 모든 가정
- 공변인과 종속변인 간 선형관계
- 회귀선의 동질성 (regression homogeneity)
임상 적용 예시
- 치료 효과 비교 시 사전 점수를 공변인으로 통제
- 연령, 교육수준 등을 통제한 상태에서 집단 간 비교
4. 회귀분석 (Regression Analysis)
단순회귀분석
- 목적: 하나의 예측변인으로 결과변인 예측
- 회귀식: Y = a + bX
- 결정계수(R²): 설명되는 변량의 비율
다중회귀분석
- 목적: 여러 예측변인으로 결과변인 예측
- 표준화 계수(β): 각 변인의 상대적 기여도
- 다중공선성: VIF > 10이면 문제
위계적 회귀분석
- 목적: 변인을 단계적으로 투입하여 기여도 확인
- R² 변화량: 각 단계에서 추가된 설명력
임상 적용 예시
- 스트레스, 사회적 지지, 대처방식이 우울에 미치는 영향
- 치료 결과를 예측하는 요인들 탐색
5. 카이제곱 검정 (Chi-square test)
개념
범주형 변인들 간의 관련성을 검증하는 기법
종류
- 적합도 검정: 관찰빈도가 기대빈도와 일치하는지
- 독립성 검정: 두 변인이 독립적인지 검증
가정
- 각 셀의 기대빈도 ≥ 5
- 관찰값들의 독립성
임상 적용 예시
- 성별과 진단 범주의 관련성
- 치료방법과 회복 여부의 관련성
6. 비모수 검정 (Non-parametric tests)
Mann-Whitney U 검정
- 목적: 두 독립집단의 분포 비교 (t-검정의 비모수 대안)
- 사용조건: 정규분포 가정을 만족하지 않을 때
Wilcoxon 부호순위 검정
- 목적: 대응표본의 중위수 차이 검증 (대응표본 t-검정의 대안)
Kruskal-Wallis 검정
- 목적: 3개 이상 집단의 분포 비교 (일원 분산분석의 대안)
Friedman 검정
- 목적: 반복측정 자료의 비모수 분석
7. 신뢰도 분석 (Reliability Analysis)
Cronbach's α (크론바흐 알파)
- 목적: 내적 일치도 측정
- 해석: .70 이상 양호, .80 이상 우수
- 공식: α = k/(k-1) × (1 - Σσᵢ²/σₜ²)
검사-재검사 신뢰도
- 목적: 시간적 안정성 측정
- 방법: 동일한 검사를 시간 간격을 두고 실시
8. 타당도 분석 (Validity Analysis)
요인분석 (Factor Analysis)
- 탐색적 요인분석(EFA): 잠재 요인 구조 탐색
- 확인적 요인분석(CFA): 이론적 모델 검증
- KMO 값: .60 이상이면 적절
- Bartlett 검정: p < .05이면 요인분석 적절
상관분석을 통한 타당도
- 수렴타당도: 유사 개념과 높은 상관
- 변별타당도: 다른 개념과 낮은 상관
9. 다변량 분석 (Multivariate Analysis)
MANOVA (다변량 분산분석)
- 목적: 여러 종속변인을 동시에 분석
- Wilks' Lambda: 다변량 검정통계량
- 사용조건: 종속변인들 간 상관이 있을 때
판별분석 (Discriminant Analysis)
- 목적: 집단 분류 및 예측
- 정준상관: 판별함수와 집단변인 간 상관
10. 구조방정식 모델 (SEM: Structural Equation Modeling)
개념
잠재변인 간의 인과관계를 검증하는 고급 통계기법
적합도 지수
- 절대적합지수: χ², GFI, RMSEA
- 증분적합지수: NFI, CFI, TLI
- 간명적합지수: PNFI, PCFI
임상 적용
- 심리적 구인들 간의 복합적 관계 모델링
- 치료 메커니즘 검증
시험에서 자주 나올 수 있는 문제 유형
문제 유형 1: 적절한 분석방법 선택
문제: 한 연구자가 세 가지 치료법(A, B, C)의 효과를 비교하려고 한다. 각 집단은 15명씩이고, 치료 전후의 불안점수를 측정했다. 단, 집단별 사전 점수에 유의한 차이가 있었다. 가장 적절한 분석방법은?
정답: ANCOVA (사전점수를 공변인으로 설정) 오답들:
- 일원 ANOVA (사전점수 차이 무시)
- 독립표본 t-검정 (집단이 3개)
- 대응표본 t-검정 (독립집단 설계)
문제 유형 2: 결과 해석
문제: 다음 ANOVA 결과를 해석하시오.
F(2,57) = 8.45, p = .001, η² = .23
Tukey HSD: 집단A > 집단B = 집단C
정답 해석:
- 3개 집단 간 유의한 차이 존재 (p < .05)
- 큰 효과크기 (η² > .14)
- 집단A가 나머지 두 집단보다 유의하게 높음
- 집단B와 C는 차이 없음
문제 유형 3: 가정 위반 시 대처
문제: 두 집단 비교에서 Shapiro-Wilk 검정 결과 p = .023이었다. 어떻게 해야 하는가?
정답: Mann-Whitney U 검정 사용 이유: 정규분포 가정 위반 → 비모수 검정으로 전환
문제 유형 4: 신뢰도 해석
문제: 새로 개발한 척도의 Cronbach's α = .68이었다. 이를 어떻게 해석하고 개선할 것인가?
정답:
- 해석: 기준치(.70) 미달, 신뢰도 부족
- 개선방안: 문항-전체 상관이 낮은 문항 제거, 문항 수 증가 고려
문제 유형 5: 효과크기 계산
문제: t(28) = 2.45, p = .021일 때 Cohen's d는?
계산: d = t × √(2/n) = 2.45 × √(2/30) = 2.45 × 0.258 = 0.63 해석: 중간 크기 효과 (.5 < d < .8)
실제 임상연구 예시
- 치료 효과 연구: 사전-사후 설계 → 대응표본 t-검정 또는 반복측정 ANOVA
- 집단 비교 연구: 치료집단 vs 통제집단 → 독립표본 t-검정 또는 ANOVA
- 예측 연구: 위험요인들로 결과 예측 → 다중회귀분석
- 도구 개발: 심리검사 개발 → 요인분석, 신뢰도 분석
중요한 개념들
α 수준과 p-값
- α = .05: 제1종 오류 확률 5%로 설정
- p < .05: 통계적으로 유의한 결과
- p < .01, p < .001: 더 강한 유의성
효과크기 (Effect Size)
- Cohen's d: .2(소), .5(중), .8(대)
- eta-squared: .01(소), .06(중), .14(대)
- 통계적 유의성 ≠ 실제적 유의성
검증력 (Power)
- 검증력 = 1 - β (제2종 오류)
- 적정 검증력: .80 이상
- 표본크기와 정비례 관계
지금 살펴본 통계기법들을 쉽게 이해하는 방법을 찾고 계신다면 아래 포스팅을 참고해 보세요.^^
심리상담관련 자격시험 연구방법, 통계 영역 쉽게 이해할 수 있는 방법 알아보기출처: https://firebird.tistory.com/609 [Like it! English:티스토리]
