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반복측정 자료를 분석하는 교육 연구에서 ANCOVA와 rANOVA(또는 mixed-ANOVA)가 대중적인 방법임에도 불구하고, 어떤 경우에 어떤 방법이 더 나은지 분명하게 설명한 연구를 찾기 힘들다. 본 연구는 각 방법에 대하여 자료 구성에서부터 시작하여 통계 모형, 통계적 가정, 연구 문제와 가설 검정 등을 고찰하고, ANCOVA와 비교 시 rANOVA의 특징을 논하였다. 특히 ANCOVA와 rANOVA의 특징적인 가정인 공변수에 대한 가정과 구형성 가정을 자세히 설명하였다. 구획분할 설계의 일종인 rANOVA는 실험설계에 따라 통계적 가정이 더 적으며, 다양한 실험설계에도 무리 없이 적용될 수 있다는 장점이 있다. 또한 rANOVA는 집단과 측정 시점 간 상호작용까지 검정할 수 있으므로 교육 연구에서 ANCOVA보다 rANOVA로 반복측정 자료를 분석하는 것이 일반적으로 더 나은 선택이라고 여겨진다. 마지막으로, 본 논문은『교원교육』,『학습자중심교과교육연구』, 『열린교육연구』에 수록된 ANCOVA, rANOVA 논문을 분석하고, 이를 바탕으로 연구자들을 위한 ANCOVA, rANOVA 이용 시 함의점을 논하였다.
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참고문헌 (34)
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Neter, J. / 1996 / Applied linear statistical models / McGraw-Hill/Irwin
Quinn, G. P. / 2003 / Experimental design and data analysis for biologists / Cambridge University Press
Singer, J. D. / 2003 / Applied longitudinal data analysis : Modeling change and event occurrence / Oxford University Press
What Works Clearinghouse / / What works clearinghouse: Procedures and standards handbook (version 3.0)
Wilcox, R. R. / 1987 / Pairwise comparisons of J independent regression lines over a finite intervals, simultaneous pairwise comparisons of their parameter, and the Johnson-
Quinn, G. P. / 2003 / Experimental design and data analysis for biologists / Cambridge University Press
Singer, J. D. / 2003 / Applied longitudinal data analysis : Modeling change and event occurrence / Oxford University Press
What Works Clearinghouse / / What works clearinghouse: Procedures and standards handbook (version 3.0)
Wilcox, R. R. / 1987 / Pairwise comparisons of J independent regression lines over a finite intervals, simultaneous pairwise comparisons of their parameter, and the Johnson-
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