3-way Mixed ANOVA 사후분석 및 해석 관련 질문드립니다.
안녕하세요 교수님,
이번에 석사 과정 논문 작성하는데 통계분석 관련하여 조언 구하고자 질문 남깁니다.
* 현재 연구 및 데이터 소개
제 연구는 두 종류의 서비스(A1, A2)의 스트레스 감소 효과(Pre, Post)를 확인하는 것으로,
사용자의 특성(B1, B2)에 맞게 서비스를 제공해야 한다는 결론을 내리고 싶습니다.
실험에서 모든 사용자(B1,B2)는 A1과 A2를 모두 경험하고 경험하기 이전과 이후 스트레스 수준(A1의 Pre-Post, A2의 Pre-Post)을 측정했습니다.
즉, Within-subject 요인이 2개 (서비스: A1, A2) (Time: Pre,Post), Between-subject 요인이 1개 (특성: B1,B2) 있는 구조입니다.
n=40입니다.
열심히 고민해보았는데, 조사한 내용이 맞는지 확신이 잘 안 들어서 확인 차 질문드립니다.
1) SPSS에서 Mixed-effects model과 Repeated Measure ANOVA 중 고민하다가, Mixed-effects에서 convergence warning이 발생해서 rm ANOVA를 선택하게 되었는데 타당할까요?
2) 3-way interaction이 유의하게 나오면 사후분석은 어떻게 진행해야 하나요? 각 요인 별로 고정하고 Pairwise comparisions을 시행하고 있는데 맞을까요?
2-1) Pairwise 결과에서 A2를 고정하고 비교했을 때, Pre는 B1과 B2 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있고 (B1<B2), Post는 B1과 B2 사이에 통계적으로 유의한 차이가 없으면, A2는 B2인 사용자에게 더 효과적이다. 라고 말할 수 있을까요?
시간 내주셔서 감사합니다.
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이일현 (2025-04-05 18:16:49)
사용자의 특성(B1, B2)라면 서로 대상자가 다른다는 것이죠?
결국 서로 다른 group 으로 봐야 겠네요.
서비스(A1, A2) 는 한 사람에게 두 가지 서비스를 했다는 것이고요?
결론적으로 B1(A1, A2) 를 제공하고 B2(A1, A2) 를 제공했다는 것이죠.
B1-B2 : between
A1-A2 : within
스트레스(pre-post): time
으로 할 수 있겠네요.
이 내용 만으로 확인한다면 RM, LMM, GLMM, GEE 를 사용할 수 있겠네요.
B*A*time 의 3-way interaction 이 유의하면 집단간 제공하는 서비스에 따라 스트레스의 효과가 달라진다는 것입니다.
3-way interaction 의 핵심은 B*A 의 interaction effect 에 따라 스트레스 변화(pre-post) 가 다르다는 것입니다.
즉 pre-post 의 변화량이 사용자 특성에 따라 제공되는 서비스에 따라 달라진다는 것입니다.
추정평균을 이용한 그래프를 그려서 확인하는 것이 좋습니다.
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