전체 가이드: anova 결과 보고 방법

일원 분산 분석은 3개 이상의 독립 그룹 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

일원 분산 분석의 결과를 보고할 때 항상 다음과 같은 일반 구조를 사용합니다.

• 독립변수와 종속변수에 대한 간략한 설명입니다.
• ANOVA의 전체 F 값과 해당 p 값입니다.
• 사후 비교 결과(p-값이 통계적으로 유의한 경우)

사용할 수 있는 정확한 표현은 다음과 같습니다.

[종속변수]에 대한 [독립변수]의 효과를 비교하기 위해 일원 분산 분석을 수행했습니다.

일원 분산 분석(one-way ANOVA)을 통해 최소 두 그룹(F(그룹 간 df, 그룹 df 내) = [F 값], p = [p – 값]).

다중 비교를 위한 Tukey의 HSD 테스트에서는 [종속변수]의 평균값이 [그룹 이름]과 [그룹 이름] 간에 유의하게 다른 것으로 나타났습니다(p = [p-값], 95% CI = [하위, 우수]).

[그룹명]과 [그룹명] 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 없었습니다(p = [p-값]).

다음 예에서는 실제로 일원 분산 분석 결과를 보고하는 방법을 보여줍니다.

예: 일원 분산 분석 결과 보고

한 연구자가 연구에 참여할 학생 30명을 모집한다고 가정해 보겠습니다. 학생들은 시험 준비를 위해 다음 달에 세 가지 학습 방법 중 하나를 사용하도록 무작위로 배정됩니다. 월말에는 모든 학생들이 동일한 시험을 치릅니다.

그런 다음 연구원은 일원 분산 분석을 수행하여 세 그룹 간의 평균 시험 점수에 차이가 있는지 확인합니다.

다음 표는 일원 분산 분석의 결과와 Tukey의 사후 다중 비교표를 보여줍니다.

일원 분산 분석 결과를 보고하는 방법은 다음과 같습니다.

시험 결과에 대한 세 가지 다른 연구 기술의 효과를 비교하기 위해 일원 분산 분석이 수행되었습니다.

일원 분산 분석(one-way ANOVA) 결과, 최소 두 그룹 간의 평균 시험 점수에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났습니다(F(2,27) = [4.545], p = 0.02).

다중 비교를 위한 Tukey의 HSD 테스트에서는 시험 점수의 평균값이 기술 1과 기술 2 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났습니다(p = 0.024, 95% CI = [-14.48, -0.92]).

기술 1과 기술 3 사이(p = 0.883) 또는 기술 2와 기술 3 사이(p = 0.067)의 평균 시험 점수에는 통계적으로 유의미한 차이가 없었습니다.

주의할 점

일원 분산 분석 결과를 보고할 때 명심해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

기술통계표를 사용하세요.

독자에게 데이터에 대한 보다 완전한 그림을 제공하기 위해 각 치료 그룹 값의 평균 및 표준 편차도 표시하는 기술 통계 표를 제시하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, SPSS는 세 가지 학습 기술 그룹 각각에 속한 학생들의 시험 점수의 평균 및 표준 편차를 보여주는 다음과 같은 기술 통계 테이블을 생성합니다.

필요한 경우에만 사후 결과를 보고하십시오.

ANOVA의 전체 p-값이 통계적으로 유의하지 않은 경우 그룹 간 사후 다중 비교를 수행하지 않습니다. 이는 최종 보고서에 사후 결과를 보고할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

사후 테스트를 수행해야 하는 경우 Tukey HSD 테스트가 가장 일반적으로 사용되지만 Scheffe 또는 Bonferroni 테스트를 대신 사용할 수도 있습니다.

필요한 경우 p-값을 반올림합니다.

일반적으로 ANOVA 결과의 전체 F 값과 모든 p 값은 간결성을 위해 소수점 이하 두 자리 또는 세 자리로 반올림됩니다.

사용하기로 선택한 소수 자릿수에 관계없이 보고서 전체에서 일관성을 유지해야 합니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 APA 형식으로 기타 통계 테스트 및 절차를 보고하는 방법을 설명합니다.

양방향 ANOVA 결과를 보고하는 방법(예 포함)
Cronbach’s Alpha를 보고하는 방법(예제 포함)
t-검정 결과 보고 방법: 예 포함
카이 제곱 결과를 보고하는 방법: 예 포함
Pearson 상관관계 보고 방법: 예 포함
회귀 결과 보고 방법: 예 포함