심리통계와 연구방법론 용어 사전 | PsyQuiz

과학적 연구의 기초 (Foundations of Scientific Research) (35개 용어)

과학적 방법 (Scientific Method): 체계적 관찰, 가설 설정, 실험적 검증, 결론 도출의 단계를 거쳐 현상을 이해하고 설명하는 논리적이고 체계적인 탐구 절차이다.; A logical and systematic procedure for understanding and explaining phenomena through systematic observation, hypothesis formation, empirical testing, and drawing conclusions.; 주요 연구자: 칼 포퍼(Karl Popper), 프랜시스 베이컨(Francis Bacon)
가설 (Hypothesis): 둘 이상의 변인 간 관계에 대한 검증 가능한 잠정적 진술로, 연구를 통해 지지되거나 기각될 수 있는 예측을 포함한다.; A testable tentative statement about the relationship between two or more variables, containing predictions that can be supported or refuted through research.; 주요 연구자: 칼 포퍼(Karl Popper), 로널드 피셔(Ronald Fisher)
이론 (Theory): 관련된 사실과 원리를 체계적으로 조직하여 현상을 설명하고 예측하는 포괄적인 개념적 틀로, 다수의 연구 결과에 의해 지지된 설명 체계이다.; A comprehensive conceptual framework that systematically organizes related facts and principles to explain and predict phenomena, supported by numerous research findings.; 주요 연구자: 토마스 쿤(Thomas Kuhn), 칼 포퍼(Karl Popper)
변인 (Variable): 연구 대상이 되는 특성이나 속성으로, 둘 이상의 값을 가질 수 있어 측정과 관찰의 대상이 되는 요인을 말한다.; A characteristic or attribute that is the subject of research, capable of taking on two or more values and serving as the target of measurement and observation.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 프레드 커링거(Fred Kerlinger)
독립변인 (Independent Variable): 연구자가 의도적으로 조작하거나 선택하여 그 효과를 관찰하고자 하는 변인으로, 원인으로 가정되는 변인이다.; A variable that the researcher deliberately manipulates or selects to observe its effect, presumed to be the causal factor in the study.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 존 스튜어트 밀(John Stuart Mill)
종속변인 (Dependent Variable): 독립변인의 조작이나 변화에 따라 영향을 받는 것으로 가정되는 변인으로, 연구에서 측정되는 결과 변인이다.; A variable presumed to be affected by the manipulation or change of the independent variable, serving as the measured outcome in research.; 주요 연구자: 클라크 헐(Clark Hull), 로널드 피셔(Ronald Fisher)
매개변인 (Mediating Variable): 독립변인이 종속변인에 영향을 미치는 과정이나 메커니즘을 설명하는 중간 변인으로, 인과 경로의 '왜' 또는 '어떻게'를 밝힌다.; An intermediate variable that explains the process or mechanism through which the independent variable affects the dependent variable, revealing the 'why' or 'how' of the causal pathway.; 주요 연구자: 루벤 바론(Reuben Baron), 데이비드 케니(David Kenny)
조절변인 (Moderating Variable): 독립변인과 종속변인 간 관계의 방향이나 강도에 영향을 미치는 변인으로, 효과의 '조건'을 규명하는 역할을 한다.; A variable that affects the direction or strength of the relationship between independent and dependent variables, identifying the 'conditions' under which effects occur.; 주요 연구자: 루벤 바론(Reuben Baron), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
외생변인 (Extraneous Variable): 연구에서 관심 대상이 아니면서 종속변인에 영향을 미칠 수 있는 변인으로, 통제하지 않으면 연구 결과를 혼란시킬 수 있다.; A variable not of primary interest in the study that can affect the dependent variable, potentially confounding research results if not controlled.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell), 로널드 피셔(Ronald Fisher)
통제변인 (Control Variable): 연구에서 그 효과를 일정하게 유지하거나 제거하기 위해 의도적으로 통제하는 변인으로, 결과 해석의 명확성을 높이기 위해 사용된다.; A variable intentionally kept constant or removed in a study to enhance the clarity of result interpretation by controlling its potential effects.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 도널드 캠벨(Donald Campbell)
조작적 정의 (Operational Definition): 추상적인 개념이나 구성개념을 관찰 가능하고 측정 가능한 구체적인 절차나 조작으로 정의하는 것을 말한다.; The definition of an abstract concept or construct in terms of specific, observable, and measurable procedures or operations.; 주요 연구자: 퍼시 브리지먼(Percy Bridgman), 스탠리 스티븐스(S. S. Stevens)
개념적 정의 (Conceptual Definition): 연구하고자 하는 변인이나 구성개념의 의미를 다른 개념이나 이론적 용어를 사용하여 추상적으로 정의하는 것이다.; An abstract definition of a variable or construct using other concepts or theoretical terms to specify its meaning.; 주요 연구자: 리 크론바흐(Lee Cronbach), 폴 미엘(Paul Meehl)
연구문제 (Research Question): 연구를 통해 답하고자 하는 구체적인 질문으로, 변인 간의 관계나 현상에 대한 탐구적 의문을 체계적으로 진술한 것이다.; A specific question that research aims to answer, systematically stating an exploratory inquiry about the relationships between variables or about phenomena.; 주요 연구자: 존 크레스웰(John Creswell), 프레드 커링거(Fred Kerlinger)
연구가설 (Research Hypothesis): 연구문제에 대한 잠정적 답변으로, 변인 간의 예상되는 관계를 구체적이고 검증 가능하게 진술한 것이다.; A tentative answer to a research question that specifically and testably states the expected relationship between variables.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
인과관계 (Causation): 한 변인(원인)의 변화가 다른 변인(결과)의 변화를 직접적으로 초래하는 관계로, 공변, 시간적 선행, 제3변인 배제의 세 조건이 충족되어야 한다.; A relationship in which a change in one variable (cause) directly brings about a change in another variable (effect), requiring covariation, temporal precedence, and elimination of alternative explanations.; 주요 연구자: 존 스튜어트 밀(John Stuart Mill), 도널드 캠벨(Donald Campbell)
상관관계 (Correlation): 두 변인이 함께 변화하는 관계로, 한 변인의 변화가 다른 변인의 변화와 체계적으로 관련되어 있는 정도를 나타낸다.; A relationship in which two variables change together, indicating the degree to which changes in one variable are systematically related to changes in another.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson), 프랜시스 골턴(Francis Galton)
실증주의 (Positivism): 관찰 가능하고 측정 가능한 현상만이 과학적 지식의 대상이 될 수 있다고 보는 철학적 입장으로, 경험적 증거에 기반한 객관적 지식을 강조한다.; A philosophical position asserting that only observable and measurable phenomena can be the subject of scientific knowledge, emphasizing objective knowledge based on empirical evidence.; 주요 연구자: 오귀스트 콩트(Auguste Comte), 루돌프 카르나프(Rudolf Carnap)
반증가능성 (Falsifiability): 과학적 이론이나 가설이 경험적 관찰이나 실험에 의해 틀렸음이 입증될 수 있는 가능성으로, 과학과 비과학을 구분하는 핵심 기준이다.; The possibility that a scientific theory or hypothesis can be proven wrong through empirical observation or experimentation, serving as the key criterion for demarcating science from non-science.; 주요 연구자: 칼 포퍼(Karl Popper), 임레 라카토슈(Imre Lakatos)
연역법 (Deduction): 일반적 원리나 이론에서 구체적인 예측이나 가설을 도출하는 논리적 추론 방법으로, 전제가 참이면 결론도 반드시 참이 되는 하향식 추론이다.; A logical reasoning method that derives specific predictions or hypotheses from general principles or theories, a top-down approach where true premises necessarily lead to true conclusions.; 주요 연구자: 아리스토텔레스(Aristotle), 칼 포퍼(Karl Popper)
귀납법 (Induction): 구체적인 관찰이나 사례로부터 일반적인 원리나 법칙을 도출하는 상향식 추론 방법으로, 결론이 개연적이지만 필연적이지는 않다.; A bottom-up reasoning method that derives general principles or laws from specific observations or cases, where conclusions are probable but not necessarily certain.; 주요 연구자: 프랜시스 베이컨(Francis Bacon), 데이비드 흄(David Hume)
구성개념 (Construct): 직접 관찰할 수 없지만 관찰 가능한 행동으로부터 추론되는 추상적인 개념으로, 지능, 불안, 성격 특성 등이 대표적이다.; An abstract concept that cannot be directly observed but is inferred from observable behavior, with intelligence, anxiety, and personality traits as representative examples.; 주요 연구자: 리 크론바흐(Lee Cronbach), 폴 미엘(Paul Meehl)
법칙 (Law): 광범위한 경험적 증거에 의해 반복적으로 확인된 변인 간의 일관된 관계를 기술하는 일반화된 진술로, 예외가 거의 없는 규칙성을 나타낸다.; A generalized statement describing consistent relationships between variables that have been repeatedly confirmed by extensive empirical evidence, indicating regularity with virtually no exceptions.; 주요 연구자: 구스타프 페히너(Gustav Fechner), 에드워드 손다이크(Edward Thorndike)
패러다임 (Paradigm): 특정 시기의 과학자 공동체가 공유하는 이론, 방법론, 가치, 세계관의 총체로, 과학적 탐구의 틀과 방향을 결정한다.; The totality of theories, methods, values, and worldviews shared by a scientific community at a given time, determining the framework and direction of scientific inquiry.; 주요 연구자: 토마스 쿤(Thomas Kuhn)
정상과학 (Normal Science): 기존 패러다임의 틀 안에서 수행되는 일상적 과학 활동으로, 퍼즐 풀기에 비유되며 패러다임의 세부 사항을 정교화하고 확장하는 작업이다.; Routine scientific activity conducted within an existing paradigm, likened to puzzle-solving, involving the refinement and extension of the paradigm's details.; 주요 연구자: 토마스 쿤(Thomas Kuhn)
과학적 혁명 (Scientific Revolution): 기존 패러다임이 새로운 패러다임으로 대체되는 과학의 근본적 전환으로, 이상현상의 축적과 위기를 거쳐 발생하는 비연속적 변화이다.; A fundamental shift in science where an existing paradigm is replaced by a new one, occurring as a discontinuous change through the accumulation of anomalies and subsequent crisis.; 주요 연구자: 토마스 쿤(Thomas Kuhn)
조작 (Manipulation): 실험에서 연구자가 독립변인의 수준이나 조건을 의도적으로 변화시키는 행위로, 인과관계 추론의 핵심 절차이다.; The deliberate alteration of the levels or conditions of an independent variable by the researcher in an experiment, serving as a core procedure for causal inference.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 도널드 캠벨(Donald Campbell)
통제 (Control): 연구에서 외생변인의 영향을 제거하거나 일정하게 유지하여 독립변인의 순수한 효과를 관찰할 수 있게 하는 절차나 방법의 총칭이다.; The general term for procedures or methods used in research to eliminate or keep constant the influence of extraneous variables, enabling observation of the pure effect of the independent variable.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 도널드 캠벨(Donald Campbell)
경험주의 (Empiricism): 지식은 감각 경험과 관찰을 통해 획득된다는 철학적 입장으로, 과학적 방법의 핵심 원리인 경험적 증거에 기반한 탐구를 강조한다.; A philosophical position holding that knowledge is acquired through sensory experience and observation, emphasizing inquiry based on empirical evidence as the core principle of the scientific method.; 주요 연구자: 존 로크(John Locke), 데이비드 흄(David Hume)
객관성 (Objectivity): 연구자의 개인적 편향, 가치관, 기대가 연구 과정과 결과 해석에 영향을 미치지 않도록 하는 과학적 탐구의 핵심 원리이다.; A core principle of scientific inquiry that ensures the researcher's personal biases, values, and expectations do not influence the research process or interpretation of results.; 주요 연구자: 막스 베버(Max Weber), 칼 포퍼(Karl Popper)
혼입변인 (Confounding Variable): 독립변인과 체계적으로 공변하면서 동시에 종속변인에도 영향을 미치는 외생변인으로, 인과관계 추론을 방해하는 대표적 위협요인이다.; An extraneous variable that systematically covaries with the independent variable while also affecting the dependent variable, representing a primary threat to causal inference.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell), 토마스 쿡(Thomas Cook)
반복검증 (Replication): 동일하거나 유사한 절차를 사용하여 연구를 반복 수행함으로써 원래 연구 결과의 신뢰성과 일반화 가능성을 확인하는 과정이다.; The process of repeating a study using identical or similar procedures to verify the reliability and generalizability of original research findings.; 주요 연구자: 브라이언 노섹(Brian Nosek), 로널드 피셔(Ronald Fisher)
동료심사 (Peer Review): 전문가 동료들이 연구의 방법론, 결과, 해석의 질과 적절성을 평가하는 과정으로, 학술지 게재 전 연구의 질을 보증하는 자기교정 메커니즘이다.; A process in which expert peers evaluate the quality and appropriateness of research methodology, findings, and interpretations, serving as a self-correcting mechanism to ensure research quality before journal publication.; 주요 연구자: 헨리 올든버그(Henry Oldenburg), 로버트 머턴(Robert Merton)
메타분석 (Meta-analysis): 동일하거나 유사한 연구 주제에 대한 여러 독립적 연구 결과를 통계적으로 통합하여 전반적인 효과 크기를 산출하는 양적 분석 방법이다.; A quantitative analytical method that statistically integrates results from multiple independent studies on the same or similar research topics to calculate an overall effect size.; 주요 연구자: 진 글래스(Gene Glass), 래리 헤지스(Larry Hedges)
절약의 원리 (Parsimony): 동일한 현상을 설명할 수 있는 여러 이론 중에서 가장 단순하고 적은 가정을 사용하는 이론을 선호해야 한다는 과학적 원리이다.; A scientific principle stating that among multiple theories explaining the same phenomenon, the simplest theory using the fewest assumptions should be preferred.; 주요 연구자: 오컴의 윌리엄(William of Ockham), 코니 로이드 모건(C. Lloyd Morgan)
결정론 (Determinism): 모든 행동과 정신적 사건에는 원인이 있으며, 동일한 조건에서는 동일한 결과가 발생한다는 과학적 탐구의 기본 가정이다.; A fundamental assumption of scientific inquiry that all behaviors and mental events have causes, and identical conditions lead to identical outcomes.; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace), 버러스 스키너(B. F. Skinner)

연구설계 (Research Design) (37개 용어)

실험설계 (Experimental Design): 독립변인을 의도적으로 조작하고, 참가자를 무선할당하며, 외생변인을 통제하여 인과관계를 규명하는 연구설계의 가장 엄격한 형태이다.; The most rigorous form of research design that establishes causation through deliberate manipulation of independent variables, random assignment of participants, and control of extraneous variables.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 도널드 캠벨(Donald Campbell)
준실험설계 (Quasi-experimental Design): 독립변인의 조작은 가능하지만 참가자를 실험 조건에 무선으로 할당할 수 없는 상황에서 사용되는 연구설계이다.; A research design used when manipulation of the independent variable is possible but random assignment of participants to experimental conditions is not feasible.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell), 토마스 쿡(Thomas Cook)
비실험설계 (Non-experimental Design): 독립변인의 조작이나 무선할당 없이 변인 간의 관계를 관찰하고 기술하는 연구설계로, 상관연구와 조사연구가 대표적이다.; A research design that observes and describes relationships between variables without manipulation of independent variables or random assignment, with correlational and survey studies as representative examples.; 주요 연구자: 존 크레스웰(John Creswell), 프레드 커링거(Fred Kerlinger)
무선할당 (Random Assignment): 연구 참가자를 실험 조건이나 집단에 무작위로 배치하는 절차로, 집단 간 사전 차이를 최소화하여 내적 타당도를 확보하는 핵심 방법이다.; A procedure of randomly placing research participants into experimental conditions or groups, a key method for securing internal validity by minimizing pre-existing differences between groups.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
통제집단 (Control Group): 실험에서 독립변인의 처치를 받지 않거나 기준 조건에 노출되는 집단으로, 실험집단과의 비교를 통해 처치 효과를 평가하는 기준이 된다.; A group in an experiment that does not receive the treatment or is exposed to the baseline condition, serving as the standard for evaluating treatment effects through comparison with the experimental group.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 도널드 캠벨(Donald Campbell)
실험집단 (Experimental Group): 실험에서 연구자가 관심을 가진 독립변인의 처치나 조작을 받는 집단으로, 통제집단과의 비교를 통해 처치 효과를 평가한다.; A group in an experiment that receives the treatment or manipulation of the independent variable of interest, with treatment effects evaluated through comparison with the control group.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
피험자내설계 (Within-subjects Design): 동일한 참가자가 모든 실험 조건에 참여하는 설계로, 개인차 변량을 제거하여 처치 효과의 민감한 탐지가 가능하다.; A design in which the same participants participate in all experimental conditions, enabling sensitive detection of treatment effects by removing individual difference variance.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 빌 그린하우스(Bill Greenhouse)
피험자간설계 (Between-subjects Design): 각 참가자가 하나의 실험 조건에만 참여하는 설계로, 서로 다른 참가자 집단 간의 비교를 통해 처치 효과를 평가한다.; A design in which each participant participates in only one experimental condition, evaluating treatment effects through comparison between different groups of participants.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
혼합설계 (Mixed Design): 피험자간 변인과 피험자내 변인을 동시에 포함하는 설계로, 두 설계의 장점을 결합하여 복합적 연구 문제를 탐구할 수 있다.; A design that simultaneously includes between-subjects and within-subjects variables, combining the advantages of both designs to explore complex research questions.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
요인설계 (Factorial Design): 두 개 이상의 독립변인을 동시에 조작하여 각 변인의 주효과와 변인 간 상호작용 효과를 분석하는 실험설계이다.; An experimental design that simultaneously manipulates two or more independent variables to analyze both the main effects of each variable and the interaction effects between variables.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
내적타당도 (Internal Validity): 독립변인의 조작이 종속변인의 변화를 초래했다고 결론지을 수 있는 정도, 즉 인과적 추론의 정확성을 나타내는 연구설계의 질적 기준이다.; The degree to which one can conclude that manipulation of the independent variable caused changes in the dependent variable, a quality criterion of research design indicating the accuracy of causal inference.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell), 토마스 쿡(Thomas Cook)
외적타당도 (External Validity): 연구 결과를 다른 사람, 장소, 시간, 상황으로 일반화할 수 있는 정도를 나타내는 연구의 질적 기준이다.; A quality criterion of research indicating the extent to which findings can be generalized to other people, places, times, and situations.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell), 로버트 로젠탈(Robert Rosenthal)
역균형화 (Counterbalancing): 피험자내설계에서 실험 조건의 제시 순서를 참가자마다 다르게 배열하여 순서효과와 이월효과를 통제하는 방법이다.; A method in within-subjects designs that controls for order and carryover effects by varying the sequence of experimental conditions across participants.; 주요 연구자: 베리 위너(B. J. Winer)
이월효과 (Carryover Effect): 피험자내설계에서 앞선 실험 조건의 경험이 이후 조건의 수행에 영향을 미치는 현상으로, 조건 간 독립성을 위협한다.; A phenomenon in within-subjects designs where the experience of an earlier experimental condition affects performance in subsequent conditions, threatening independence between conditions.; 주요 연구자: 베리 위너(B. J. Winer)
순서효과 (Order Effect): 피험자내설계에서 실험 조건이 제시되는 순서 자체가 참가자의 수행에 영향을 미치는 현상으로, 연습, 피로, 지루함 등에 의해 발생한다.; A phenomenon in within-subjects designs where the order in which experimental conditions are presented affects participant performance, caused by practice, fatigue, boredom, and similar factors.; 주요 연구자: 허먼 에빙하우스(Hermann Ebbinghaus)
연습효과 (Practice Effect): 동일하거나 유사한 과제를 반복 수행함으로써 수행이 향상되는 현상으로, 피험자내설계에서 처치 효과를 오염시킬 수 있다.; A phenomenon where performance improves through repeated execution of identical or similar tasks, which can contaminate treatment effects in within-subjects designs.; 주요 연구자: 허먼 에빙하우스(Hermann Ebbinghaus)
성숙효과 (Maturation Effect): 연구 기간 동안 참가자 내부에서 자연적으로 발생하는 생물학적·심리학적 변화로, 처치와 무관하게 종속변인에 영향을 미칠 수 있는 내적 타당도 위협요인이다.; Naturally occurring biological and psychological changes within participants during the research period that can affect the dependent variable independent of treatment, threatening internal validity.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell)
역사효과 (History Effect): 연구 기간 중 처치 이외의 외부 사건이 종속변인에 영향을 미치는 현상으로, 내적 타당도를 위협하는 주요 요인이다.; A phenomenon where external events other than the treatment affect the dependent variable during the research period, a major threat to internal validity.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell)
선택편향 (Selection Bias): 실험집단과 통제집단의 참가자가 체계적으로 다른 특성을 가질 때 발생하는 편향으로, 집단 간 차이가 처치가 아닌 사전 차이 때문일 수 있다.; A bias occurring when participants in experimental and control groups systematically differ in characteristics, where group differences may be due to pre-existing differences rather than treatment.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell)
통계적 회귀 (Statistical Regression): 극단적인 점수를 보인 참가자가 재검사 시 평균 방향으로 회귀하는 통계적 현상으로, 처치 효과를 과대 또는 과소 추정하게 할 수 있다.; A statistical phenomenon where participants with extreme scores tend to regress toward the mean upon retesting, potentially leading to overestimation or underestimation of treatment effects.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
대조군 (Comparison Group): 실험에서 처치의 효과를 비교하기 위한 기준이 되는 집단으로, 무선할당 여부에 따라 통제집단과 구분되기도 한다.; A group serving as the standard for comparing treatment effects in an experiment, sometimes distinguished from a control group based on whether random assignment was used.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell)
위약효과 (Placebo Effect): 효과가 없는 가짜 처치를 받은 참가자가 처치를 받았다는 기대나 믿음만으로 실제 변화를 경험하는 현상이다.; A phenomenon where participants who receive an inactive sham treatment experience actual changes solely due to their expectation or belief that they have received treatment.; 주요 연구자: 헨리 비처(Henry Beecher), 어빙 커쉬(Irving Kirsch)
이중맹검 (Double-blind): 연구 참가자와 연구자(실험자) 모두 각 참가자가 어떤 실험 조건에 속하는지 모르는 상태로 실험을 수행하는 절차이다.; A procedure in which both participants and researchers are unaware of which experimental condition each participant is assigned to during the experiment.; 주요 연구자: 오스틴 힐(Austin Bradford Hill)
단일맹검 (Single-blind): 연구 참가자만 자신이 어떤 실험 조건에 속하는지 모르는 상태로 실험을 수행하는 절차로, 참가자의 기대 효과를 통제한다.; A procedure in which only participants are unaware of which experimental condition they are assigned to, controlling for participant expectancy effects.; 주요 연구자: 오스틴 힐(Austin Bradford Hill)
솔로몬4집단설계 (Solomon Four-Group Design): 사전검사가 있는 실험·통제집단과 사전검사가 없는 실험·통제집단 총 4개 집단을 사용하여 검사효과와 처치효과를 분리하는 설계이다.; A design using four groups—experimental and control groups with pretests, and experimental and control groups without pretests—to separate testing effects from treatment effects.; 주요 연구자: 리처드 솔로몬(Richard Solomon)
사전-사후검사설계 (Pretest-Posttest Design): 처치 전(사전검사)과 후(사후검사)에 종속변인을 측정하여, 처치에 의한 변화를 평가하는 설계로, 통제집단 유무에 따라 강도가 달라진다.; A design that measures the dependent variable before (pretest) and after (posttest) treatment to evaluate treatment-induced change, with strength varying based on presence of a control group.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell)
시계열설계 (Time-series Design): 처치 전후로 여러 시점에서 종속변인을 반복 측정하여, 처치로 인한 변화 패턴을 자연적 변동과 분리하여 분석하는 준실험설계이다.; A quasi-experimental design that repeatedly measures the dependent variable at multiple time points before and after treatment to distinguish treatment-induced change patterns from natural variation.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald Campbell), 조지 박스(George Box)
상관연구 (Correlational Study): 변인을 조작하지 않고 자연적 상태에서 두 변인 간의 관계 방향과 강도를 측정하여 분석하는 비실험 연구설계이다.; A non-experimental research design that measures and analyzes the direction and strength of the relationship between two variables in their natural state without manipulation.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson), 프랜시스 골턴(Francis Galton)
종단연구 (Longitudinal Study): 동일한 참가자 집단을 장기간에 걸쳐 여러 시점에서 반복 관찰하여, 시간에 따른 변화와 발달 과정을 추적하는 연구설계이다.; A research design that repeatedly observes the same group of participants over an extended period at multiple time points to track changes and developmental processes over time.; 주요 연구자: 루이스 터먼(Lewis Terman), 글렌 엘더(Glen Elder)
횡단연구 (Cross-sectional Study): 서로 다른 연령이나 특성을 가진 집단을 동일한 시점에서 비교 관찰하는 연구설계로, 집단 간 차이를 통해 발달적 변화를 추정한다.; A research design that compares and observes groups of different ages or characteristics at the same point in time, estimating developmental changes through between-group differences.; 주요 연구자: K. 워너 샤이(K. Warner Schaie)
상호작용효과 (Interaction Effect): 한 독립변인의 효과가 다른 독립변인의 수준에 따라 달라지는 현상으로, 요인설계에서 변인 간 결합 효과를 나타낸다.; A phenomenon where the effect of one independent variable differs depending on the level of another independent variable, representing the combined effect between variables in factorial designs.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
주효과 (Main Effect): 요인설계에서 다른 독립변인의 수준에 관계없이, 하나의 독립변인이 종속변인에 미치는 전반적인 평균 효과를 말한다.; In factorial designs, the overall average effect of one independent variable on the dependent variable, regardless of the levels of other independent variables.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
요구특성 (Demand Characteristics): 참가자가 연구의 목적이나 가설을 추측하고, 이에 맞추어 의도적으로 행동을 변화시키는 현상으로, 연구 결과를 왜곡할 수 있다.; A phenomenon where participants guess the purpose or hypothesis of the study and intentionally alter their behavior accordingly, potentially distorting research results.; 주요 연구자: 마틴 온(Martin Orne)
실험자 편향 (Experimenter Bias): 연구자의 기대나 선호가 무의식적으로 실험 절차, 자료 수집, 결과 해석에 영향을 미치는 현상으로, 연구 결과를 왜곡할 수 있다.; A phenomenon where the researcher's expectations or preferences unconsciously influence experimental procedures, data collection, and result interpretation, potentially distorting findings.; 주요 연구자: 로버트 로젠탈(Robert Rosenthal)
코호트연구 (Cohort Study): 동일한 시기에 태어나거나 특정 경험을 공유하는 집단(코호트)을 시간에 따라 추적 관찰하는 종단연구의 한 형태이다.; A form of longitudinal study that tracks a group (cohort) of individuals born at the same time or sharing a specific experience over time.; 주요 연구자: K. 워너 샤이(K. Warner Schaie)
사례연구 (Case Study): 하나의 개인, 집단, 사건을 심층적이고 다각적으로 조사하는 연구방법으로, 풍부한 질적 자료를 통해 현상을 깊이 이해한다.; A research method that conducts an in-depth, multifaceted investigation of a single individual, group, or event, providing deep understanding through rich qualitative data.; 주요 연구자: 로버트 인(Robert Yin), 로버트 스테이크(Robert Stake)
호손효과 (Hawthorne Effect): 연구에 참여하고 있다는 사실 자체나 관찰받고 있다는 인식이 참가자의 행동을 변화시키는 현상으로, 처치 효과와 혼입될 수 있다.; A phenomenon where the mere fact of participating in research or awareness of being observed changes participant behavior, potentially confounding treatment effects.; 주요 연구자: 엘턴 메이요(Elton Mayo), 프리츠 뢰틀리스버거(Fritz Roethlisberger)

측정과 척도 (Measurement & Scales) (35개 용어)

측정 (Measurement): 일정한 규칙에 따라 관찰 대상의 속성에 수치를 부여하는 과정으로, 추상적 개념을 경험적으로 관찰 가능한 형태로 변환하는 것이다.; The process of assigning numbers to objects or events according to a set of rules, transforming abstract constructs into empirically observable forms.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Smith Stevens)
척도 (Scale): 측정 대상의 속성을 체계적으로 수량화하기 위해 사용하는 일련의 숫자 또는 기호 체계로, 측정의 정밀도와 허용 가능한 통계 분석을 결정한다.; A systematic framework of numbers or symbols used to quantify attributes of objects, which determines the precision of measurement and the permissible statistical analyses.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Smith Stevens)
명명척도 (Nominal Scale): 측정 대상을 상호배타적인 범주로 분류하기 위해 이름이나 숫자를 부여하는 가장 기본적인 척도로, 숫자 간에 크기나 순서의 의미가 없다.; The most basic level of measurement that classifies objects into mutually exclusive categories using labels or numbers, where the numbers carry no quantitative meaning or order.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Smith Stevens)
서열척도 (Ordinal Scale): 측정 대상을 순서에 따라 배열할 수 있는 척도로, 범주 간 순위는 알 수 있지만 범주 간 간격이 동일하다고 보장할 수 없다.; A scale that ranks objects in order along some dimension, where the intervals between ranks are not necessarily equal.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Smith Stevens)
등간척도 (Interval Scale): 측정 단위 간 간격이 동일하여 차이를 수량적으로 비교할 수 있지만, 절대적 영점(true zero)이 존재하지 않는 척도이다.; A scale with equal intervals between values that allows meaningful comparison of differences, but lacks a true zero point.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Smith Stevens)
비율척도 (Ratio Scale): 등간척도의 특성에 더해 절대적 영점(true zero)을 갖는 가장 높은 수준의 척도로, 비율 비교가 가능하다.; The highest level of measurement that has all properties of an interval scale plus a true zero point, allowing meaningful ratio comparisons.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Smith Stevens)
신뢰도 (Reliability): 측정 도구가 동일한 대상을 반복 측정했을 때 일관된 결과를 산출하는 정도로, 측정의 안정성과 일관성을 나타낸다.; The degree to which a measurement instrument yields consistent and stable results when measuring the same construct repeatedly.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman), 리 크론바흐(Lee Cronbach)
타당도 (Validity): 측정 도구가 측정하고자 하는 구성개념을 실제로 정확하게 측정하고 있는 정도를 나타내는 개념이다.; The degree to which a measurement instrument accurately measures the construct it is intended to measure.; 주요 연구자: 리 크론바흐(Lee Cronbach), 폴 미흘(Paul Meehl), 사무엘 메식(Samuel Messick)
구성타당도 (Construct Validity): 측정 도구가 이론적으로 정의된 심리적 구성개념(construct)을 실제로 측정하고 있는 정도로, 수렴타당도와 변별타당도를 통해 확인한다.; The degree to which a test measures the theoretical construct it claims to measure, evaluated through convergent and discriminant evidence.; 주요 연구자: 리 크론바흐(Lee Cronbach), 폴 미흘(Paul Meehl), 도널드 캠벨(Donald T. Campbell)
내용타당도 (Content Validity): 검사 문항이 측정하고자 하는 내용 영역(content domain)을 적절하게 대표하고 있는 정도를 나타낸다.; The degree to which test items adequately represent the content domain that the test is designed to measure.; 주요 연구자: 찰스 로쉐(Charles H. Lawshe)
준거타당도 (Criterion Validity): 검사 점수가 외부의 독립적 준거(criterion)와 어느 정도 관련이 있는지를 나타내는 타당도 유형이다.; The degree to which test scores are related to an independent external criterion, indicating the test's practical utility for prediction or classification.; 주요 연구자: 에드워드 손다이크(Edward L. Thorndike)
수렴타당도 (Convergent Validity): 동일한 구성개념을 측정하는 서로 다른 방법으로 측정한 결과가 높은 상관을 보이는 정도를 나타낸다.; The degree to which measures of the same construct obtained through different methods are highly correlated with each other.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald T. Campbell), 도널드 피스크(Donald W. Fiske)
변별타당도 (Discriminant Validity): 서로 다른 구성개념을 측정하는 도구들 간에 낮은 상관이 나타나는 정도로, 측정이 개념적으로 구별되는 것을 실제로 구별하고 있음을 보여준다.; The degree to which measures of different constructs show low correlations, demonstrating that conceptually distinct constructs are measured distinctly.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald T. Campbell)
안면타당도 (Face Validity): 검사가 겉보기에 측정하려는 것을 측정하는 것처럼 보이는 정도로, 비전문가의 주관적 인상에 기반한다.; The degree to which a test appears, on its surface, to measure what it claims to measure, based on subjective impressions of non-experts.; 주요 연구자: 앤 아나스타시(Anne Anastasi)
크론바흐 알파 (Cronbach's Alpha): 검사 문항 간의 내적 합치도를 나타내는 신뢰도 계수로, 0에서 1 사이의 값을 가지며 문항들이 동일한 구성개념을 일관되게 측정하는 정도를 표시한다.; A reliability coefficient indicating internal consistency among test items, ranging from 0 to 1, representing the extent to which items consistently measure the same construct.; 주요 연구자: 리 크론바흐(Lee Cronbach)
검사-재검사 신뢰도 (Test-Retest Reliability): 동일한 검사를 동일한 집단에게 일정한 시간 간격을 두고 두 번 실시한 후, 두 검사 점수 간 상관계수로 추정하는 신뢰도이다.; A reliability estimate obtained by administering the same test to the same group at two different time points and calculating the correlation between the two sets of scores.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
반분 신뢰도 (Split-Half Reliability): 검사를 두 부분(보통 홀수-짝수 문항)으로 나누어 각 부분의 점수 간 상관을 구한 뒤, 스피어만-브라운 공식으로 전체 검사의 신뢰도를 추정하는 방법이다.; A reliability estimation method that divides a test into two halves (usually odd-even items), calculates the correlation between halves, and applies the Spearman-Brown formula to estimate full-test reliability.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman), 윌리엄 브라운(William Brown)
평정자간 신뢰도 (Inter-Rater Reliability): 둘 이상의 평정자(관찰자, 채점자)가 동일한 대상을 독립적으로 평가했을 때 평정 결과 간의 일치도를 나타내는 신뢰도이다.; The degree of agreement among two or more raters who independently evaluate the same subjects, indicating consistency of scoring or observation across judges.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
측정의 표준오차 (Standard Error of Measurement): 동일한 개인을 동일한 검사로 반복 측정했을 때 관찰점수가 참값 주위에서 변동하는 정도를 나타내는 표준편차로, SEM = SD × √(1 - r)로 계산한다.; The standard deviation of observed scores around a person's true score upon repeated testing, calculated as SEM = SD × √(1 - r), where SD is the score standard deviation and r is reliability.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
리커트 척도 (Likert Scale): 태도나 의견의 강도를 측정하기 위해 진술문에 대한 동의 정도를 일반적으로 5점 또는 7점의 등급으로 응답하게 하는 자기보고식 평정 척도이다.; A self-report rating scale that measures the intensity of attitudes or opinions by asking respondents to indicate their level of agreement with statements, typically on a 5-point or 7-point scale.; 주요 연구자: 렌시스 리커트(Rensis Likert)
예측타당도 (Predictive Validity): 검사 점수가 미래의 행동이나 수행을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지를 나타내는 준거타당도의 하위 유형이다.; A subtype of criterion validity indicating how accurately test scores predict future behavior, performance, or outcomes measured at a later time.; 주요 연구자: 에드워드 손다이크(Edward L. Thorndike)
동시타당도 (Concurrent Validity): 검사 점수와 현재 시점의 외부 준거 간의 상관으로 평가되는 준거타당도의 하위 유형으로, 검사와 준거를 거의 동시에 측정한다.; A subtype of criterion validity assessed by correlating test scores with a criterion measured at approximately the same time.; 주요 연구자: 앤 아나스타시(Anne Anastasi)
다특성-다방법 행렬 (Multitrait-Multimethod Matrix): 여러 특성(trait)을 여러 방법(method)으로 측정한 결과를 상관 행렬로 조직하여, 수렴타당도와 변별타당도를 동시에 평가하는 체계적 방법이다.; A systematic approach organizing correlations from measuring multiple traits with multiple methods into a matrix to simultaneously evaluate convergent and discriminant validity.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald T. Campbell), 도널드 피스크(Donald W. Fiske)
내적 합치도 (Internal Consistency): 검사를 구성하는 문항들이 동일한 구성개념을 얼마나 일관되게 측정하고 있는지를 나타내는 신뢰도의 한 유형이다.; A type of reliability indicating the extent to which test items consistently measure the same construct, reflecting the homogeneity of the items.; 주요 연구자: 리 크론바흐(Lee Cronbach), 조지 쿠더(George Kuder)
코헨의 카파 (Cohen's Kappa): 두 평정자가 범주형 데이터를 분류할 때 우연에 의한 일치를 보정하여 실제 일치도를 나타내는 계수로, -1에서 1 사이의 값을 갖는다.; A coefficient measuring inter-rater agreement for categorical data, correcting for chance agreement, with values ranging from -1 to 1.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
조작화 (Operationalization): 추상적인 이론적 구성개념을 구체적이고 측정 가능한 지표나 절차로 변환하는 과정이다.; The process of translating abstract theoretical constructs into specific, measurable indicators or procedures that can be observed and quantified.; 주요 연구자: 퍼시 브리지먼(Percy W. Bridgman)
측정오차 (Measurement Error): 측정된 관찰값과 참값 사이의 차이로, 모든 측정에는 어느 정도의 오차가 수반된다.; The difference between an observed measurement and the true value of what is being measured, inherent in all measurement processes.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
의미변별 척도 (Semantic Differential Scale): 양극의 형용사 쌍(예: 좋은-나쁜, 강한-약한) 사이에 일반적으로 7점 척도를 두어 대상에 대한 의미적 인상이나 태도를 측정하는 도구이다.; A rating scale using bipolar adjective pairs (e.g., good-bad, strong-weak) typically with 7 points, designed to measure the semantic meaning or attitude toward an object.; 주요 연구자: 찰스 오스굿(Charles E. Osgood)
서스톤 척도 (Thurstone Scale): 전문가 판단을 거쳐 동일 간격으로 배열된 진술문들로 구성되는 태도 측정 척도로, 응답자가 동의하는 진술문의 척도값 중앙값이 태도 점수가 된다.; An attitude measurement scale consisting of statements arranged at equal intervals by expert judges, where a respondent's attitude score is the median scale value of endorsed statements.; 주요 연구자: 루이스 서스턴(Louis Leon Thurstone), 어니스트 체이브(Ernest J. Chave)
참값 (True Score): 동일한 검사를 무한히 반복 실시했을 때 얻어지는 관찰점수들의 이론적 평균으로, 오차가 제거된 순수한 점수를 의미한다.; The theoretical average of an infinite number of repeated measurements of the same attribute, representing the error-free score in classical test theory.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
관찰점수 (Observed Score): 검사를 실시하여 실제로 얻어지는 점수로, 고전검사이론에서 참점수와 오차점수의 합(X = T + E)으로 정의된다.; The actual score obtained from administering a test, defined in classical test theory as the sum of the true score and error score (X = T + E).; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
표준화 (Standardization): 검사의 실시, 채점, 해석 절차를 일관되게 통일하여 모든 수검자에게 동일한 조건을 보장하는 과정이며, 규준 집단의 점수 분포를 확립하는 것을 포함한다.; The process of establishing uniform procedures for administering, scoring, and interpreting a test, ensuring all examinees are tested under the same conditions, including establishing norm group score distributions.; 주요 연구자: 알프레드 비네(Alfred Binet), 루이스 터만(Lewis Terman)
체계적 오차 (Systematic Error): 측정값을 특정 방향으로 일관되게 편향시키는 오차로, 반복 측정해도 상쇄되지 않고 동일한 방향으로 영향을 미친다.; An error that consistently biases measurements in one direction, remaining constant across repeated measurements and not canceling out.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
무선오차 (Random Error): 측정값을 예측 불가능한 방향으로 변동시키는 오차로, 반복 측정 시 양의 방향과 음의 방향으로 무작위적으로 나타나 장기적으로 상쇄된다.; Unpredictable fluctuations in measurement that vary randomly in both positive and negative directions, tending to cancel out over many repeated measurements.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
거트만 척도 (Guttman Scale): 문항들이 누적적 계층 구조를 이루어, 어려운 문항에 동의하면 쉬운 문항에도 반드시 동의하게 되는 단일 차원의 누적 척도이다.; A cumulative scale in which items form a hierarchical order, such that endorsement of a more difficult item implies endorsement of all easier items, representing a unidimensional construct.; 주요 연구자: 루이스 거트만(Louis Guttman)

표본과 표본분포 (Sampling & Sampling Distributions) (35개 용어)

모집단 (Population): 연구자가 관심을 갖고 결론을 일반화하고자 하는 대상 전체의 집합으로, 특정 특성을 공유하는 모든 개체를 포함한다.; The entire set of individuals or objects that share a defined characteristic and to which the researcher intends to generalize research findings.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
표본 (Sample): 모집단에서 실제로 선택된 개체들의 부분집합으로, 이를 통해 모집단의 특성을 추론하기 위한 연구 대상이 된다.; A subset of individuals selected from a population, used to make inferences about the characteristics of the entire population.; 주요 연구자: 예르지 네이만(Jerzy Neyman)
표집 (Sampling): 모집단에서 표본을 선택하는 체계적인 과정으로, 확률표집과 비확률표집으로 크게 구분된다.; The systematic process of selecting a subset of individuals from a population, broadly categorized into probability and non-probability sampling methods.; 주요 연구자: 예르지 네이만(Jerzy Neyman)
무선표집 (Random Sampling): 모집단의 모든 개체가 표본에 선택될 동일한 확률을 갖도록 하는 표집 방법으로, 표본의 대표성을 확보하는 가장 기본적인 방법이다.; A sampling method in which every member of the population has an equal probability of being selected, serving as the fundamental approach for ensuring sample representativeness.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
단순무선표집 (Simple Random Sampling): 모집단의 모든 개체와 모든 가능한 표본 조합이 동일한 선택 확률을 갖는 가장 기본적인 확률표집 방법이다.; The most basic probability sampling method in which every individual and every possible combination of individuals has an equal chance of being selected from the population.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
체계적 표집 (Systematic Sampling): 모집단 목록에서 무선적 시작점을 정한 후, 일정한 간격(k번째)마다 개체를 선택하는 표집 방법이다.; A sampling method in which individuals are selected at regular intervals (every kth individual) from a population list, starting from a randomly chosen point.; 주요 연구자: 윌리엄 코크런(William G. Cochran)
층화표집 (Stratified Sampling): 모집단을 상호배타적인 하위집단(층, stratum)으로 나눈 후, 각 층에서 독립적으로 무선표집하는 방법이다.; A sampling method that divides the population into mutually exclusive subgroups (strata) and independently draws random samples from each stratum.; 주요 연구자: 예르지 네이만(Jerzy Neyman)
군집표집 (Cluster Sampling): 모집단을 자연적 집단(군집)으로 나눈 후, 군집 자체를 무선적으로 선택하고 선택된 군집의 모든 개체를 조사하는 표집 방법이다.; A sampling method that divides the population into naturally occurring groups (clusters), randomly selects entire clusters, and surveys all individuals within the chosen clusters.; 주요 연구자: 윌리엄 코크런(William G. Cochran)
비확률표집 (Non-Probability Sampling): 모집단의 각 개체가 표본에 선택될 확률이 알려지지 않거나 동일하지 않은 표집 방법의 총칭이다.; A general term for sampling methods in which the probability of each population member being selected is unknown or unequal.; 주요 연구자: 윌리엄 코크런(William G. Cochran)
편의표집 (Convenience Sampling): 연구자가 접근하기 쉽고 이용 가능한 대상을 편의적으로 선택하는 비확률표집 방법이다.; A non-probability sampling method in which participants are selected based on their availability and accessibility to the researcher.; 주요 연구자: 데이비드 시어스(David O. Sears)
할당표집 (Quota Sampling): 모집단의 주요 특성(성별, 연령 등)의 비율에 맞추어 각 하위집단에서 일정 수의 대상을 비무선적으로 선택하는 표집 방법이다.; A non-probability sampling method in which predetermined quotas are set for key demographic categories to match population proportions, with individuals selected non-randomly within each category.; 주요 연구자: 조지 갤럽(George Gallup)
눈덩이표집 (Snowball Sampling): 초기 참여자가 동일 특성을 가진 다른 잠재적 참여자를 소개하는 방식으로 표본을 점차 확대해 나가는 비확률표집 방법이다.; A non-probability sampling method in which existing participants recruit additional participants who share the same characteristics, gradually expanding the sample like a growing snowball.; 주요 연구자: 레오 굿맨(Leo A. Goodman)
표본분포 (Sampling Distribution): 동일한 모집단에서 동일한 크기의 표본을 무한히 반복 추출했을 때 얻어지는 통계량(예: 표본평균)의 이론적 확률분포이다.; The theoretical probability distribution of a statistic (e.g., sample mean) obtained from all possible samples of the same size drawn from the same population.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
표준오차 (Standard Error): 표본분포의 표준편차로, 표본 통계량이 모수 주위에서 변동하는 정도를 나타내며, 표본평균의 경우 SE = σ/√n으로 계산한다.; The standard deviation of a sampling distribution, indicating how much a sample statistic varies around the population parameter; for sample means, SE = σ/√n.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
중심극한정리 (Central Limit Theorem): 모집단의 분포 형태에 관계없이, 충분히 큰 표본(일반적으로 n ≥ 30)에서 추출한 표본평균의 분포는 정규분포에 근사한다는 정리이다.; A theorem stating that the sampling distribution of the sample mean approaches a normal distribution as sample size increases, regardless of the population distribution shape, typically when n ≥ 30.; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace), 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre), 알렉산드르 랴푸노프(Aleksandr Lyapunov)
표본크기 (Sample Size): 표본에 포함된 개체(관찰값)의 수로, 통상 n으로 표기하며 통계적 검정력과 추정의 정밀도를 결정하는 핵심 요소이다.; The number of observations or individuals included in a sample, denoted as n, which is a crucial factor determining statistical power and estimation precision.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
편향 (Bias): 표본 통계량이 모집단 모수를 체계적으로 과대추정하거나 과소추정하는 경향으로, 표본이 모집단을 정확히 반영하지 못할 때 발생한다.; A systematic tendency for a sample statistic to overestimate or underestimate the population parameter, occurring when the sample does not accurately represent the population.; 주요 연구자: 예르지 네이만(Jerzy Neyman)
표본오차 (Sampling Error): 표본 통계량과 모집단 모수 사이의 자연스러운 차이로, 모집단의 일부만을 관찰하기 때문에 필연적으로 발생하는 무선적 변동이다.; The natural discrepancy between a sample statistic and the population parameter, inevitably arising from observing only a portion of the population.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
비표본오차 (Non-Sampling Error): 표본추출 이외의 원인으로 발생하는 오차로, 측정 오류, 응답 거부, 데이터 입력 실수, 면접자 효과 등이 포함된다.; Errors arising from sources other than sampling, including measurement mistakes, non-response, data entry errors, and interviewer effects.; 주요 연구자: 윌리엄 코크런(William G. Cochran)
모수 (Parameter): 모집단의 특성을 나타내는 수치적 요약값으로, 일반적으로 고정된 상수이며 그리스 문자(μ, σ, ρ 등)로 표기한다.; A numerical summary describing a characteristic of the population, typically a fixed constant denoted by Greek letters (μ, σ, ρ, etc.).; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
통계량 (Statistic): 표본 데이터에서 계산된 수치적 요약값으로, 모수를 추정하는 데 사용되며 표본마다 다른 값을 가질 수 있다.; A numerical summary calculated from sample data, used to estimate population parameters and varying from sample to sample.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
모평균 (Population Mean): 모집단에 속한 모든 개체의 측정값의 산술평균으로, μ(뮤)로 표기하며 일반적으로 알 수 없는 고정된 모수이다.; The arithmetic average of all values in the population, denoted by μ (mu), typically an unknown fixed parameter.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)
표본평균 (Sample Mean): 표본에 포함된 관찰값들의 산술평균으로, x̄(x-bar)로 표기하며 모평균(μ)의 불편추정량이다.; The arithmetic average of observed values in a sample, denoted as x̄ (x-bar), which serves as an unbiased estimator of the population mean (μ).; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
모분산 (Population Variance): 모집단 내 모든 개체의 측정값이 모평균에서 벗어난 정도를 제곱하여 평균한 값으로, σ²(시그마 제곱)으로 표기한다.; The average of squared deviations of all population values from the population mean, denoted as σ² (sigma squared).; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
표본분산 (Sample Variance): 표본 관찰값들이 표본평균에서 벗어난 정도를 제곱하여 합한 후 자유도(n-1)로 나눈 값으로, s²으로 표기하며 모분산의 불편추정량이다.; The sum of squared deviations of sample values from the sample mean divided by degrees of freedom (n-1), denoted as s², serving as an unbiased estimator of population variance.; 주요 연구자: 프리드리히 베셀(Friedrich Bessel)
모비율 (Population Proportion): 모집단에서 특정 특성을 가진 개체의 비율로, p로 표기하며 표본비율(p̂)을 통해 추정한다.; The proportion of individuals in the population possessing a specific characteristic, denoted as p and estimated by the sample proportion (p̂).; 주요 연구자: 야코프 베르누이(Jacob Bernoulli)
자유도 (Degrees of Freedom): 통계량 계산 시 자유롭게 변할 수 있는 독립적인 관찰값의 수로, 일반적으로 표본크기에서 추정한 모수의 수를 뺀 값이다.; The number of independent observations free to vary when computing a statistic, generally calculated as the sample size minus the number of estimated parameters.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William Sealy Gosset), 로널드 피셔(Ronald Fisher)
대표성 (Representativeness): 표본이 모집단의 주요 특성(인구통계, 분포, 다양성 등)을 얼마나 정확하게 반영하고 있는지를 나타내는 개념이다.; The extent to which a sample accurately reflects the key characteristics (demographics, distribution, diversity) of the population from which it was drawn.; 주요 연구자: 아모스 트버스키(Amos Tversky), 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)
과대표집 (Oversampling): 모집단에서 특정 하위집단을 그 실제 비율보다 더 많이 표집하는 방법으로, 소수 집단의 충분한 분석을 위해 의도적으로 사용된다.; A sampling strategy that deliberately selects a disproportionately large number of individuals from a specific subgroup to ensure sufficient representation for analysis.; 주요 연구자: 레슬리 키시(Leslie Kish)
과소표집 (Undersampling): 모집단의 특정 하위집단이 그 실제 비율보다 더 적게 표본에 포함되는 현상으로, 해당 집단에 대한 분석의 정밀도를 저하시킨다.; A situation in which a specific subgroup is represented in the sample at a lower rate than its actual proportion in the population, reducing analytical precision for that group.; 주요 연구자: 레슬리 키시(Leslie Kish)
표본추출틀 (Sampling Frame): 모집단의 개체들을 나열한 실제 목록으로, 표본을 추출하는 기초가 되며 이 목록의 완전성이 표본의 대표성에 직접적으로 영향을 미친다.; The actual list of all members of the population from which a sample is drawn, whose completeness directly affects the representativeness of the selected sample.; 주요 연구자: 레슬리 키시(Leslie Kish)
불편추정량 (Unbiased Estimator): 추정량의 기대값이 추정하려는 모수와 정확히 같은 통계량으로, 체계적 과대추정이나 과소추정 없이 모수를 추정한다.; A statistic whose expected value equals the parameter it estimates, producing no systematic overestimation or underestimation of the true parameter value.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 예르지 네이만(Jerzy Neyman)
대수의 법칙 (Law of Large Numbers): 표본 크기가 증가할수록 표본평균이 모평균에 점점 더 가까워진다는 확률 이론의 기본 정리이다.; A fundamental theorem in probability theory stating that as sample size increases, the sample mean converges to the population mean.; 주요 연구자: 야코프 베르누이(Jacob Bernoulli)
목적적 표집 (Purposive Sampling): 연구 목적에 부합하는 특정 특성을 가진 대상을 연구자가 의도적으로 선택하는 비확률표집 방법이다.; A non-probability sampling method in which the researcher deliberately selects participants who meet specific criteria relevant to the research purpose.; 주요 연구자: 마이클 패튼(Michael Quinn Patton)
점추정 (Point Estimation): 표본 통계량을 사용하여 모집단 모수의 값을 하나의 단일 값으로 추정하는 통계적 방법이다.; A statistical method that uses a sample statistic to estimate the value of a population parameter as a single numerical value.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)

기술통계 (Descriptive Statistics) (35개 용어)

평균 (Mean): 모든 관측값의 합을 관측값의 개수로 나눈 값으로, 분포의 중심을 나타내는 가장 대표적인 중심경향치이다.; The sum of all observed values divided by the number of observations, serving as the most commonly used measure of central tendency.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss), 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre)
중앙값 (Median): 관측값을 크기 순서로 배열했을 때 정확히 가운데에 위치하는 값으로, 분포를 상위 50%와 하위 50%로 나누는 중심경향치이다.; The middle value in a set of observations arranged in order of magnitude, dividing the distribution into two equal halves.; 주요 연구자: 에드워드 라이트(Edward Wright), 프랜시스 골턴(Francis Galton)
최빈값 (Mode): 자료에서 가장 빈번하게 나타나는 값으로, 명명척도 수준에서도 사용할 수 있는 유일한 중심경향치이다.; The most frequently occurring value in a dataset, and the only measure of central tendency applicable to nominal-scale data.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
범위 (Range): 자료에서 최대값과 최소값의 차이로, 분포의 전체 산포 정도를 가장 간단하게 나타내는 변산성 측정치이다.; The difference between the maximum and minimum values in a dataset, providing the simplest measure of variability.; 주요 연구자: 레너드 틸리 하디(Leonard Tippett)
사분위범위 (Interquartile Range): 제3사분위수(Q3)와 제1사분위수(Q1)의 차이로, 자료의 중앙 50%가 차지하는 범위를 나타내는 변산성 측정치이다.; The difference between the third quartile (Q3) and the first quartile (Q1), representing the spread of the middle 50% of the data.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
분산 (Variance): 각 관측값과 평균의 편차를 제곱한 값들의 평균으로, 데이터가 평균으로부터 얼마나 흩어져 있는지를 나타내는 변산성의 핵심 측정치이다.; The average of the squared deviations from the mean, quantifying the degree to which data points are spread out from the mean.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 칼 피어슨(Karl Pearson)
표준편차 (Standard Deviation): 분산의 제곱근으로, 데이터가 평균으로부터 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지를 원래 측정 단위로 나타내는 변산성 측정치이다.; The square root of the variance, expressing the average distance of data points from the mean in the original unit of measurement.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
왜도 (Skewness): 분포의 비대칭 정도와 방향을 나타내는 통계량으로, 양의 왜도는 오른쪽 꼬리가 긴 분포를, 음의 왜도는 왼쪽 꼬리가 긴 분포를 의미한다.; A measure of the asymmetry of a probability distribution, where positive skewness indicates a longer right tail and negative skewness indicates a longer left tail.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
첨도 (Kurtosis): 분포의 꼬리 두께와 봉우리의 뾰족한 정도를 나타내는 통계량으로, 정규분포 대비 극단값의 출현 경향을 반영한다.; A measure of the tailedness and peakedness of a probability distribution, reflecting the tendency for extreme values relative to a normal distribution.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
z점수 (z-Score): 원점수에서 평균을 빼고 표준편차로 나눈 표준화 점수로, 평균으로부터 표준편차 단위로 떨어진 정도를 나타낸다.; A standardized score calculated by subtracting the mean from a raw score and dividing by the standard deviation, expressing the distance from the mean in standard deviation units.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton), 칼 피어슨(Karl Pearson)
백분위 (Percentile): 전체 분포에서 해당 점수 이하에 있는 사례의 비율을 백분율로 나타낸 값으로, 상대적 위치를 표현하는 지표이다.; A value indicating the percentage of cases in a distribution that fall at or below a given score, expressing relative standing within a group.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
도수분포 (Frequency Distribution): 자료의 각 값 또는 급간에 해당하는 사례의 수(도수)를 체계적으로 정리한 표로, 데이터의 분포 패턴을 파악하는 기본 도구이다.; An organized tabulation showing the number of cases (frequencies) falling into each category or class interval, used to reveal the pattern of data distribution.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
히스토그램 (Histogram): 연속형 자료의 도수분포를 막대의 높이로 나타낸 그래프로, 막대가 서로 붙어 있어 연속적 변인임을 표현한다.; A graphical representation of a frequency distribution for continuous data using adjacent bars whose heights represent frequencies.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
줄기-잎 그림 (Stem-and-Leaf Plot): 각 데이터 값을 줄기(앞자리)와 잎(끝자리)으로 분리하여 분포 형태와 개별 값을 동시에 보여주는 탐색적 그래프이다.; An exploratory display that splits each data value into a stem (leading digits) and a leaf (trailing digit), showing both the distribution shape and individual values.; 주요 연구자: 존 튜키(John Tukey)
산점도 (Scatter Plot): 두 변인의 관계를 좌표 평면에 점으로 나타낸 그래프로, 변인 간 상관의 방향과 강도를 시각적으로 표현한다.; A graph displaying the relationship between two variables as a set of points on a coordinate plane, visually representing the direction and strength of correlation.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton), 존 허셜(John Herschel)
상자그림 (Box Plot): 최소값, Q1, 중앙값, Q3, 최대값의 다섯 수치 요약을 시각화한 그래프로, 분포의 중심, 산포, 왜도, 이상치를 한눈에 보여준다.; A graphical display of the five-number summary (minimum, Q1, median, Q3, maximum) that simultaneously shows center, spread, skewness, and outliers.; 주요 연구자: 존 튜키(John Tukey)
중심경향치 (Central Tendency): 분포에서 데이터가 집중되는 중심 위치를 나타내는 대표값의 총칭으로, 평균, 중앙값, 최빈값이 대표적이다.; A generic term for statistical measures that identify the center or typical value of a distribution, including the mean, median, and mode.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
변산성 (Variability): 데이터가 중심으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 산포 정도의 총칭으로, 범위, 분산, 표준편차가 대표적이다.; A general term for measures describing how spread out data values are from the center, including range, variance, and standard deviation.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
정규분포 (Normal Distribution): 평균을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 확률분포로, 평균, 중앙값, 최빈값이 일치하며 68-95-99.7 규칙을 따른다.; A symmetric, bell-shaped probability distribution centered at the mean where mean, median, and mode coincide, following the 68-95-99.7 rule.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss), 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre)
가중평균 (Weighted Mean): 각 관측값에 중요도나 빈도에 따른 가중치를 부여한 후 계산하는 평균으로, 하위집단의 크기가 다를 때 전체 평균을 구하는 데 사용된다.; A mean calculated by assigning weights to each value based on importance or frequency, used to compute the overall mean when subgroup sizes differ.; 주요 연구자: 진 글래스(Gene V. Glass)
절사평균 (Trimmed Mean): 분포의 양 극단에서 일정 비율의 관측값을 제거한 후 나머지 값들의 평균을 구한 것으로, 극단값에 강건한 중심경향치이다.; A mean calculated after removing a specified percentage of observations from both tails of the distribution, providing a robust measure of central tendency.; 주요 연구자: 존 튜키(John Tukey)
집단평균 (Group Mean): 특정 집단이나 조건에 속하는 관측값들의 산술평균으로, 실험 조건 간 비교의 기본 단위가 된다.; The arithmetic mean of observations within a specific group or condition, serving as the basic unit for comparing experimental conditions.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
총평균 (Grand Mean): 모든 집단의 모든 관측값을 합산하여 전체 관측값 수로 나눈 평균으로, 분산분석에서 전체 기준선 역할을 한다.; The overall mean of all observations across all groups, calculated by dividing the total sum of scores by the total number of observations.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
제곱합 (Sum of Squares): 각 관측값과 평균 간 편차를 제곱하여 모두 합한 값으로, 분산과 표준편차를 계산하는 기초가 되는 변산성 지표이다.; The sum of the squared deviations of each observation from the mean, serving as the foundation for calculating variance and standard deviation.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
편차점수 (Deviation Score): 개별 관측값에서 평균을 뺀 값으로, 각 데이터가 평균으로부터 얼마나, 어떤 방향으로 벗어나 있는지를 나타낸다.; The difference between an individual observation and the mean, indicating how far and in which direction each data point deviates from the average.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)
변동계수 (Coefficient of Variation): 표준편차를 평균으로 나누어 백분율로 표현한 상대적 변산성 지표로, 단위나 평균이 다른 분포의 변산성을 비교할 때 사용된다.; A relative measure of variability expressed as the ratio of the standard deviation to the mean, used to compare variability across distributions with different units or means.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
T점수 (T-Score): z점수를 평균 50, 표준편차 10의 척도로 변환한 표준화 점수로, 음수와 소수를 피하여 해석과 소통을 용이하게 한다.; A standardized score derived by transforming z-scores to a scale with a mean of 50 and standard deviation of 10, eliminating negative numbers and decimals.; 주요 연구자: 윌리엄 맥콜(William A. McCall)
표준점수 (Standard Score): 원점수를 평균과 표준편차를 이용하여 변환한 점수의 총칭으로, 서로 다른 분포의 점수를 공통 척도에서 비교할 수 있게 한다.; A general term for scores transformed using the mean and standard deviation, enabling comparison of scores from different distributions on a common scale.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
원점수 (Raw Score): 통계적 변환 없이 측정 도구에서 직접 얻어진 점수로, 표준화나 변환의 기초가 되는 원래 측정값이다.; The original, untransformed score obtained directly from a measurement instrument, serving as the basis for standardization and other transformations.; 주요 연구자: 리 크론바크(Lee Cronbach)
누적빈도 (Cumulative Frequency): 특정 값 이하에 해당하는 모든 도수를 순차적으로 합산한 값으로, 분포에서 해당 값까지의 누적 사례 수를 나타낸다.; The running total of frequencies up to and including a given value, showing the cumulative number of cases at or below that value.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
상대빈도 (Relative Frequency): 특정 값의 도수를 전체 관측값 수로 나눈 비율로, 해당 값이 전체에서 차지하는 비중을 나타낸다.; The proportion of observations falling into a particular category, calculated by dividing the frequency by the total number of observations.; 주요 연구자: 리하르트 폰 미제스(Richard von Mises)
급간 (Class Interval): 도수분포표에서 연속형 자료를 일정한 폭의 구간으로 나누는 단위로, 분포의 요약 수준을 결정한다.; A defined range of values used to group continuous data in a frequency distribution table, determining the level of summarization.; 주요 연구자: 허버트 스터지스(Herbert Sturges)
다섯 수치 요약 (Five-Number Summary): 최소값, 제1사분위수(Q1), 중앙값(Q2), 제3사분위수(Q3), 최대값으로 구성된 분포 요약 방법으로, 상자그림의 기초가 된다.; A set of five descriptive statistics—minimum, Q1, median, Q3, and maximum—that summarize a distribution and form the basis for box plots.; 주요 연구자: 존 튜키(John Tukey)
이상치 (Outlier): 나머지 데이터와 현저하게 다른 극단적인 관측값으로, 분포의 대표값과 변산성에 큰 영향을 미칠 수 있다.; An observation that is markedly different from the rest of the data, potentially having a large influence on measures of central tendency and variability.; 주요 연구자: 존 튜키(John Tukey)
도수다각형 (Frequency Polygon): 각 급간의 중간값에 도수를 점으로 표시한 후 직선으로 연결한 그래프로, 분포의 형태를 연속적 곡선으로 나타낸다.; A graph formed by connecting points plotted at the midpoint of each class interval at the corresponding frequency, displaying the distribution as a continuous line.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)

확률과 정규분포 (Probability & Normal Distribution) (35개 용어)

확률 (Probability): 특정 사건이 발생할 가능성을 0과 1 사이의 수치로 표현한 것으로, 0은 불가능, 1은 확실한 사건을 의미한다.; A numerical measure between 0 and 1 expressing the likelihood that an event will occur, where 0 indicates impossibility and 1 indicates certainty.; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace), 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
표준정규분포 (Standard Normal Distribution): 평균이 0이고 표준편차가 1인 특수한 정규분포로, z점수를 확률로 변환하는 기준 분포 역할을 한다.; A special case of the normal distribution with a mean of 0 and standard deviation of 1, serving as the reference distribution for converting z-scores to probabilities.; 주요 연구자: 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre), 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)
이항분포 (Binomial Distribution): 독립적인 n번의 시행에서 성공 확률이 p로 일정할 때, 성공 횟수의 확률분포로, 두 가지 결과만 존재하는 상황을 모형화한다.; The probability distribution of the number of successes in n independent trials, each with a constant probability p of success, modeling binary outcome situations.; 주요 연구자: 야코프 베르누이(Jacob Bernoulli), 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre)
포아송분포 (Poisson Distribution): 일정한 시간이나 공간 단위에서 드물게 발생하는 사건의 횟수에 대한 확률분포로, 평균 발생률(λ)로 특성화된다.; A probability distribution describing the number of rare events occurring in a fixed interval of time or space, characterized by the mean rate parameter (λ).; 주요 연구자: 시메옹 드니 푸아송(Siméon Denis Poisson), 라디슬라프 보르트키에비치(Ladislaus Bortkiewicz)
조건부 확률 (Conditional Probability): 한 사건이 이미 발생한 것으로 알려졌을 때 다른 사건이 발생할 확률로, P(A|B) = P(A∩B) / P(B)로 계산된다.; The probability of an event occurring given that another event has already occurred, calculated as P(A|B) = P(A∩B) / P(B).; 주요 연구자: 토머스 베이즈(Thomas Bayes)
배반사건 (Mutually Exclusive Events): 두 사건이 동시에 발생할 수 없는 관계로, 한 사건이 일어나면 다른 사건은 발생하지 않는다. P(A∩B) = 0이다.; Events that cannot occur simultaneously — if one event occurs, the other cannot. Mathematically, P(A∩B) = 0.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
독립사건 (Independent Events): 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확률에 영향을 주지 않는 관계로, P(A|B) = P(A)가 성립한다.; Events where the occurrence of one does not affect the probability of the other, satisfying P(A|B) = P(A).; 주요 연구자: 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre)
큰 수의 법칙 (Law of Large Numbers): 표본 크기가 충분히 커지면 표본 평균이 모집단 평균에 점점 더 가까워진다는 확률 이론의 기본 법칙이다.; A fundamental theorem stating that as sample size increases, the sample mean converges to the population mean with increasing precision.; 주요 연구자: 야코프 베르누이(Jacob Bernoulli), 에밀 보렐(Émile Borel)
정규분포 (Normal Distribution): 평균(μ)과 표준편차(σ)의 두 모수로 정의되는 좌우 대칭 종 모양의 연속확률분포로, 자연 현상과 심리 변인의 분포를 설명하는 핵심 모형이다.; A continuous probability distribution defined by two parameters — mean (μ) and standard deviation (σ) — forming a symmetric bell-shaped curve that models many natural and psychological variables.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss), 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre), 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace)
베이즈 정리 (Bayes' Theorem): 새로운 증거(데이터)가 주어졌을 때 사전확률을 사후확률로 갱신하는 공식으로, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B)이다.; A formula for updating prior probability to posterior probability given new evidence: P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B).; 주요 연구자: 토머스 베이즈(Thomas Bayes), 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace)
사전확률 (Prior Probability): 새로운 데이터를 관찰하기 전에 기존 지식이나 경험에 기반하여 가설에 부여하는 초기 확률이다.; The initial probability assigned to a hypothesis based on existing knowledge or experience before observing new data.; 주요 연구자: 토머스 베이즈(Thomas Bayes), 해럴드 제프리스(Harold Jeffreys)
확률분포 (Probability Distribution): 확률변수가 취할 수 있는 모든 값과 각 값에 대응하는 확률을 체계적으로 나타낸 함수 또는 표이다.; A function or table that systematically describes all possible values of a random variable and their corresponding probabilities.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
연속확률분포 (Continuous Probability Distribution): 확률변수가 연속적인 값을 취하는 확률분포로, 특정 구간의 확률은 곡선 아래 면적으로 계산된다.; A probability distribution for a continuous random variable where probabilities are calculated as areas under the curve over specified intervals.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)
이산확률분포 (Discrete Probability Distribution): 확률변수가 셀 수 있는 유한하거나 가산무한한 값을 취하는 확률분포로, 각 값에 직접 확률이 대응된다.; A probability distribution for a random variable that takes countable (finite or countably infinite) values, with probabilities assigned directly to each value.; 주요 연구자: 야코프 베르누이(Jacob Bernoulli)
기대값 (Expected Value): 확률변수의 모든 가능한 값에 해당 확률을 곱하여 합산한 값으로, 장기적으로 기대되는 평균값을 나타낸다.; The sum of all possible values of a random variable weighted by their probabilities, representing the long-run average expected outcome.; 주요 연구자: 크리스티안 하위헌스(Christiaan Huygens), 다니엘 베르누이(Daniel Bernoulli)
확률밀도함수 (Probability Density Function): 연속확률변수에서 각 값 근처의 확률 밀도를 나타내는 함수로, 특정 구간의 확률은 함수 곡선 아래의 면적으로 구한다.; A function describing the relative likelihood of a continuous random variable taking on a given value, where probability is calculated as the area under the curve over an interval.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)
누적분포함수 (Cumulative Distribution Function): 확률변수가 특정 값 이하일 확률을 나타내는 함수로, F(x) = P(X ≤ x)이며, 0에서 1까지 단조증가한다.; A function giving the probability that a random variable is less than or equal to a given value: F(x) = P(X ≤ x), monotonically increasing from 0 to 1.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
표준정규분포표 (Standard Normal Table): z점수에 대응하는 누적확률(또는 면적)을 정리한 표로, z값을 확률로, 확률을 z값으로 변환하는 데 사용된다.; A table listing cumulative probabilities (areas under the curve) corresponding to z-scores, used to convert between z-values and probabilities.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
확률의 덧셈법칙 (Addition Rule of Probability): 두 사건 A 또는 B가 발생할 확률을 구하는 법칙으로, P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)이다.; A rule for calculating the probability of event A or event B occurring: P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B).; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
확률의 곱셈법칙 (Multiplication Rule of Probability): 두 사건 A와 B가 동시에 발생할 확률을 구하는 법칙으로, P(A∩B) = P(A) × P(B|A)이다.; A rule for calculating the probability of both events A and B occurring: P(A∩B) = P(A) × P(B|A).; 주요 연구자: 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre)
여사건 (Complement): 특정 사건 A가 발생하지 않는 사건으로, P(A') = 1 - P(A)이다. 사건 A와 여사건 A'는 전체 표본공간을 구성한다.; The event consisting of all outcomes not in event A, with P(A') = 1 - P(A). Event A and its complement together comprise the entire sample space.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
결합확률 (Joint Probability): 두 개 이상의 사건이 동시에 발생할 확률로, P(A∩B)로 표기한다.; The probability of two or more events occurring simultaneously, denoted as P(A∩B).; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace)
주변확률 (Marginal Probability): 결합확률표에서 한 변인에 대해 다른 변인의 모든 수준을 합산한 확률로, 해당 변인 단독의 확률을 나타낸다.; The probability of a single event obtained by summing joint probabilities over all levels of the other variable, representing the unconditional probability of that event.; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace)
순열 (Permutation): n개 원소에서 r개를 선택하여 순서를 고려하여 나열하는 경우의 수로, nPr = n! / (n-r)!로 계산된다.; The number of ways to arrange r items selected from n items where order matters, calculated as nPr = n! / (n-r)!.; 주요 연구자: 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)
조합 (Combination): n개 원소에서 순서를 고려하지 않고 r개를 선택하는 경우의 수로, nCr = n! / [r!(n-r)!]로 계산된다.; The number of ways to select r items from n items without regard to order, calculated as nCr = n! / [r!(n-r)!].; 주요 연구자: 블레즈 파스칼(Blaise Pascal), 피에르 드 페르마(Pierre de Fermat)
표본공간 (Sample Space): 확률 실험에서 발생할 수 있는 모든 가능한 결과의 집합으로, 기호 S 또는 Ω로 표기한다.; The set of all possible outcomes of a probability experiment, denoted by S or Ω.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
사건 (Event): 표본공간의 부분집합으로, 관심 있는 하나 이상의 결과로 구성된 집합이다.; A subset of the sample space consisting of one or more outcomes of interest.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
t분포 (t-Distribution): 모집단 표준편차를 모를 때 표본 통계량의 분포를 기술하는 연속확률분포로, 자유도에 의해 형태가 결정되며 정규분포보다 꼬리가 두텁다.; A continuous probability distribution describing the distribution of sample statistics when the population standard deviation is unknown, with heavier tails than the normal distribution and shape determined by degrees of freedom.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William Sealy Gosset), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
F분포 (F-Distribution): 두 독립적인 카이제곱 변수의 비율로 정의되는 연속확률분포로, 분산분석(ANOVA)과 회귀분석에서 분산 비교에 사용된다.; A continuous probability distribution defined as the ratio of two independent chi-square variables, used in ANOVA and regression analysis for comparing variances.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 조지 스네데커(George W. Snedecor)
카이제곱 분포 (Chi-Square Distribution): 독립적인 표준정규 변수들의 제곱합으로 정의되는 연속확률분포로, 적합도 검정과 독립성 검정에 사용된다.; A continuous probability distribution defined as the sum of squares of independent standard normal variables, used for goodness-of-fit and independence tests.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson), 프리드리히 헬메르트(Friedrich Helmert)
균일분포 (Uniform Distribution): 모든 가능한 값이 동일한 확률로 발생하는 확률분포로, 이산형과 연속형이 모두 존재한다.; A probability distribution in which all possible values are equally likely to occur, existing in both discrete and continuous forms.; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace)
중심극한정리 (Central Limit Theorem): 모집단의 분포 형태와 관계없이, 충분히 큰 표본에서 추출한 표본평균의 분포가 정규분포에 근사한다는 정리이다.; A theorem stating that the distribution of sample means approximates a normal distribution as sample size increases, regardless of the shape of the population distribution.; 주요 연구자: 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace), 알렉산드르 랴푸노프(Aleksandr Lyapunov)
68-95-99.7 규칙 (Empirical Rule): 정규분포에서 평균 ±1SD 안에 약 68%, ±2SD 안에 약 95%, ±3SD 안에 약 99.7%의 데이터가 포함된다는 경험 규칙이다.; A rule stating that in a normal distribution, approximately 68% of data falls within ±1 SD, 95% within ±2 SD, and 99.7% within ±3 SD of the mean.; 주요 연구자: 아브라함 드 무아브르(Abraham de Moivre)
확률변수 (Random Variable): 확률 실험의 각 결과에 수치를 대응시키는 함수로, 표본공간의 원소를 실수 값으로 변환한다.; A function that assigns a numerical value to each outcome of a probability experiment, mapping elements of the sample space to real numbers.; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov)
체비셰프 정리 (Chebyshev's Theorem): 분포의 형태와 관계없이, 평균에서 k 표준편차 이내에 최소 1 - 1/k²의 비율의 데이터가 포함된다는 정리이다 (k > 1).; A theorem stating that for any distribution, at least 1 - 1/k² of the data falls within k standard deviations of the mean (for k > 1), regardless of distribution shape.; 주요 연구자: 파프누티 체비셰프(Pafnuty Chebyshev)

가설검정 (Hypothesis Testing) (36개 용어)

귀무가설 (Null Hypothesis): 처리 효과나 집단 간 차이가 없다고 진술하는 통계적 가설로, 관찰된 차이가 표집 오차에 의한 것이라고 가정한다.; A statistical hypothesis stating that there is no effect or no difference between populations, assuming any observed difference is due to sampling error.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
대립가설 (Alternative Hypothesis): 귀무가설에 반대되는 가설로, 처리 효과가 존재하거나 집단 간 차이가 있다고 진술하는 통계적 가설이다.; A statistical hypothesis that contradicts the null hypothesis, stating that there is a real effect or a true difference between populations.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
제1종 오류 (Type I Error): 귀무가설이 실제로 참임에도 불구하고 이를 기각하는 오류로, 존재하지 않는 효과를 있다고 잘못 결론내리는 것이다.; The error of rejecting a true null hypothesis, incorrectly concluding that an effect exists when it actually does not.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
제2종 오류 (Type II Error): 귀무가설이 실제로 거짓임에도 불구하고 이를 기각하지 못하는 오류로, 실제 존재하는 효과를 탐지하지 못하는 것이다.; The error of failing to reject a false null hypothesis, missing a real effect that actually exists in the population.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
p값 (p-value): 귀무가설이 참이라는 가정 하에, 관찰된 검정통계량 값 이상으로 극단적인 결과를 얻을 확률이다.; The probability of obtaining a test statistic as extreme as or more extreme than the observed value, assuming the null hypothesis is true.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 칼 피어슨(Karl Pearson)
유의수준 (Significance Level): 제1종 오류를 범할 최대 허용 확률로, 귀무가설을 기각하기 위한 기준값이며, 관례적으로 α = .05를 사용한다.; The maximum probability of committing a Type I error that a researcher is willing to accept, conventionally set at α = .05.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
검정력 (Statistical Power): 귀무가설이 실제로 거짓일 때 이를 올바르게 기각할 확률로, 1 - β로 계산되며, 실제 존재하는 효과를 탐지할 수 있는 검정의 능력을 나타낸다.; The probability of correctly rejecting a false null hypothesis, calculated as 1 - β, representing the ability of a test to detect a real effect.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
검정통계량 (Test Statistic): 표본 데이터로부터 계산되는 수치로, 귀무가설의 타당성을 평가하기 위해 표본 결과와 귀무가설의 예측 간 차이를 표준화한 값이다.; A numerical value computed from sample data that standardizes the difference between observed results and what is expected under the null hypothesis, used to evaluate the validity of the null hypothesis.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
임계값 (Critical Value): 기각역과 비기각역의 경계를 정의하는 검정통계량의 값으로, 유의수준과 자유도에 의해 결정된다.; The value of a test statistic that defines the boundary between the rejection region and the non-rejection region, determined by the significance level and degrees of freedom.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
단측검정 (One-tailed Test): 대립가설이 특정 방향의 차이만을 예측하는 검정으로, 분포의 한쪽 꼬리에만 기각역을 설정한다.; A hypothesis test in which the alternative hypothesis predicts the direction of the difference, placing the rejection region in only one tail of the distribution.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
양측검정 (Two-tailed Test): 대립가설이 차이의 방향을 특정하지 않고 차이의 존재만을 예측하는 검정으로, 분포의 양쪽 꼬리에 기각역을 설정한다.; A hypothesis test in which the alternative hypothesis does not specify the direction of the difference, placing the rejection region in both tails of the distribution.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
기각역 (Rejection Region): 표집분포에서 귀무가설을 기각하게 되는 검정통계량 값들의 범위로, 임계값에 의해 경계가 정해진다.; The range of values of a test statistic in the sampling distribution that leads to rejection of the null hypothesis, bounded by the critical value.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
비기각역 (Non-rejection Region): 표집분포에서 귀무가설을 기각하지 않는 검정통계량 값들의 범위로, 관찰된 결과가 귀무가설과 양립 가능함을 의미한다.; The range of values of a test statistic in the sampling distribution that does not lead to rejection of the null hypothesis, indicating the observed result is compatible with H₀.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman)
알파 (Alpha): 제1종 오류의 확률을 나타내는 기호로, 유의수준과 동일한 의미이며 귀무가설이 참일 때 잘못 기각할 확률이다.; The symbol representing the probability of Type I error, synonymous with the significance level, indicating the probability of incorrectly rejecting a true null hypothesis.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)
베타 (Beta): 제2종 오류의 확률을 나타내는 기호로, 귀무가설이 거짓일 때 기각하지 못할 확률이며, 1 - β가 검정력이다.; The symbol representing the probability of Type II error, indicating the probability of failing to reject a false null hypothesis; 1 - β equals statistical power.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
효과크기 (Effect Size): 처리 효과의 실질적인 크기를 나타내는 표준화된 측도로, 표본크기에 독립적이어서 연구 간 비교와 메타분석에 유용하다.; A standardized measure of the practical magnitude of a treatment effect, independent of sample size, useful for cross-study comparisons and meta-analyses.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 래리 헤지스(Larry V. Hedges)
신뢰구간 (Confidence Interval): 모수의 참값이 포함될 것으로 기대되는 값들의 범위로, 점추정에 대한 불확실성의 정도를 함께 제시한다.; A range of values within which the true population parameter is expected to fall, providing information about the precision and uncertainty of a point estimate.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
점추정 (Point Estimation): 모수의 값을 하나의 수치(점)로 추정하는 방법으로, 표본통계량을 모수의 최선의 추정값으로 사용한다.; A method of estimating a population parameter with a single value (point), using a sample statistic as the best estimate of the parameter.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
구간추정 (Interval Estimation): 모수의 참값이 포함될 가능성이 높은 값들의 범위를 제시하는 추정 방법으로, 추정의 불확실성을 명시적으로 반영한다.; An estimation method that provides a range of values likely to contain the true parameter, explicitly reflecting the uncertainty of the estimate.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman)
귀무가설 유의성 검정 (Null Hypothesis Significance Testing): 피셔의 유의성 검정과 네이만-피어슨의 가설검정을 혼합한 현대 통계적 가설검정의 표준 절차로, p값을 유의수준과 비교하여 의사결정을 내린다.; The standard modern procedure for statistical hypothesis testing that blends Fisher's significance testing with Neyman-Pearson's decision framework, comparing p-values against a significance level.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
네이만-피어슨 접근 (Neyman-Pearson Approach): 가설검정을 두 가설(H₀ vs H₁) 간의 의사결정 문제로 보고, 제1종과 제2종 오류율을 장기적으로 통제하는 행동 규칙을 제공하는 접근이다.; An approach that frames hypothesis testing as a decision problem between two hypotheses (H₀ vs H₁), providing a behavioral rule that controls long-run Type I and Type II error rates.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
피셔의 유의성 검정 (Fisher's Significance Testing): 대립가설을 명시적으로 설정하지 않고, p값을 데이터와 귀무가설 간의 불일치 정도를 나타내는 연속적 증거 척도로 사용하는 접근이다.; An approach that does not explicitly specify an alternative hypothesis, using the p-value as a continuous measure of the degree of inconsistency between the data and the null hypothesis.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
베이즈 추론 (Bayesian Inference): 사전확률과 관찰된 데이터(우도)를 결합하여 사후확률을 계산하는 통계적 추론 방법으로, NHST의 대안적 패러다임이다.; A statistical inference method that combines prior probabilities with observed data (likelihood) to calculate posterior probabilities, serving as an alternative paradigm to NHST.; 주요 연구자: 토머스 베이즈(Thomas Bayes), 해럴드 제프리스(Harold Jeffreys), 데니스 린들리(Dennis V. Lindley)
사전확률 (Prior Probability): 데이터를 관찰하기 전에 가설이 참일 것으로 기대되는 확률로, 선행 연구나 이론적 지식에 기반하여 설정한다.; The probability that a hypothesis is true before observing the data, set based on prior research or theoretical knowledge.; 주요 연구자: 토머스 베이즈(Thomas Bayes), 피에르시몽 라플라스(Pierre-Simon Laplace)
사후확률 (Posterior Probability): 데이터를 관찰한 후에 가설이 참일 확률로, 사전확률과 우도(likelihood)를 베이즈 정리로 결합하여 산출한다.; The probability that a hypothesis is true after observing the data, calculated by combining the prior probability and the likelihood using Bayes' theorem.; 주요 연구자: 토머스 베이즈(Thomas Bayes), 해럴드 제프리스(Harold Jeffreys)
우도비 (Likelihood Ratio): 두 가설 하에서 관찰된 데이터의 우도(가능도)의 비율로, 데이터가 어느 가설을 더 지지하는지를 나타내는 척도이다.; The ratio of the likelihoods of the observed data under two competing hypotheses, indicating which hypothesis the data supports more strongly.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 해럴드 제프리스(Harold Jeffreys)
베이즈 인자 (Bayes Factor): 두 경쟁 가설의 주변 우도(marginal likelihood)의 비율로, NHST의 p값을 대체하여 가설 간 상대적 증거 강도를 정량화한다.; The ratio of the marginal likelihoods of two competing hypotheses, quantifying the relative evidence strength between hypotheses as an alternative to the p-value in NHST.; 주요 연구자: 해럴드 제프리스(Harold Jeffreys), 로버트 카스(Robert E. Kass)
오류율 (Error Rate): 통계적 검정에서 잘못된 결론을 내리는 비율로, 제1종 오류율(α)과 제2종 오류율(β)을 포함하는 포괄적 개념이다.; The rate of making incorrect conclusions in statistical testing, encompassing both Type I error rate (α) and Type II error rate (β).; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
가족별 오류율 (Familywise Error Rate): 하나의 연구에서 여러 통계 검정을 동시에 수행할 때, 하나 이상의 제1종 오류를 범할 전체 확률이다.; The probability of making at least one Type I error when conducting multiple statistical tests simultaneously within a single study.; 주요 연구자: 존 튜키(John W. Tukey), 카를로 에밀리오 본페로니(Carlo Emilio Bonferroni)
본페로니 교정 (Bonferroni Correction): 다중비교에서 가족별 오류율(FWER)을 통제하기 위해 유의수준을 검정 횟수로 나누는 가장 단순하고 보수적인 교정 방법이다.; The simplest and most conservative correction method for controlling familywise error rate in multiple comparisons, dividing the significance level by the number of tests.; 주요 연구자: 카를로 에밀리오 본페로니(Carlo Emilio Bonferroni), 올리브 진 던(Olive Jean Dunn)
다중비교 문제 (Multiple Comparisons Problem): 동일 데이터셋에서 여러 통계 검정을 반복 수행할 때 제1종 오류의 확률이 누적적으로 증가하는 문제이다.; The problem of cumulative increase in Type I error probability when performing multiple statistical tests on the same dataset.; 주요 연구자: 존 튜키(John W. Tukey), 요아브 벤야미니(Yoav Benjamini)
유의확률 (Significance Probability): 관찰된 검정통계량 또는 그보다 극단적인 값이 귀무가설 하에서 나타날 확률로, p값과 동의어로 사용된다.; The probability of obtaining a test statistic as extreme as or more extreme than the observed value under the null hypothesis; used synonymously with p-value.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
거짓발견율 (False Discovery Rate): 기각된 귀무가설 중에서 실제로는 참인 귀무가설의 비율, 즉 유의하다고 판단한 결과 중 거짓 양성의 기대 비율이다.; The expected proportion of rejected null hypotheses that are actually true, i.e., the expected proportion of false positives among all significant results.; 주요 연구자: 요아브 벤야미니(Yoav Benjamini), 이탤 호크버그(Yosef Hochberg)
검정력 분석 (Power Analysis): 연구 설계 단계에서 원하는 검정력을 달성하기 위해 필요한 표본크기를 결정하거나, 주어진 조건에서의 검정력을 계산하는 절차이다.; A procedure for determining the sample size needed to achieve a desired level of statistical power, or for calculating the power given specific conditions in the research design.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 프란츠 파울(Franz Faul)
통계적 유의성 (Statistical Significance): 관찰된 결과가 우연(표집오차)만으로는 설명하기 어려울 정도로 극단적이어서, 귀무가설을 기각하기에 충분한 증거가 있는 상태를 말한다.; A condition in which the observed results are sufficiently extreme to be unlikely under the null hypothesis, providing enough evidence to reject it.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
실질적 유의성 (Practical Significance): 통계적 유의성과 별개로, 연구 결과가 실제 현장에서 의미 있고 중요한 차이나 효과를 나타내는지를 평가하는 것이다.; An evaluation of whether research findings represent a meaningful and important difference or effect in practical settings, separate from statistical significance.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 커크(Roger E. Kirk)

t검정 (t-Tests) (35개 용어)

일표본 t검정 (One-sample t-test): 하나의 표본 평균이 알려진 모집단 평균(또는 이론적 기대값)과 통계적으로 유의하게 다른지를 검정하는 모수적 방법이다.; A parametric test that determines whether the mean of a single sample is significantly different from a known or hypothesized population mean.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
독립표본 t검정 (Independent-samples t-test): 서로 독립적인 두 집단의 평균 차이가 통계적으로 유의한지를 검정하는 방법으로, 피험자간 설계에서 사용된다.; A test that determines whether the means of two independent groups are significantly different, used in between-subjects designs.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
대응표본 t검정 (Paired-samples t-test): 동일한 참가자에게서 두 번 측정하거나 짝지어진 두 집단의 평균 차이가 통계적으로 유의한지를 검정하는 방법이다.; A test that determines whether the mean difference between two related measurements (same participants or matched pairs) is statistically significant.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
자유도 (Degrees of Freedom): 통계량 계산에서 자유롭게 변할 수 있는 독립적인 값의 개수로, t분포의 형태와 임계값을 결정하는 핵심 매개변수이다.; The number of independent values that are free to vary in the calculation of a statistic, a key parameter that determines the shape and critical values of the t-distribution.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
평균의 표준오차 (Standard Error of the Mean): 표본평균의 표집분포에서의 표준편차로, 표본평균이 모평균 주위에서 얼마나 변동하는지를 나타내는 측도이다.; The standard deviation of the sampling distribution of the sample mean, measuring how much the sample mean varies around the population mean.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
코헨의 d (Cohen's d): 두 집단의 평균 차이를 합동표준편차로 나누어 표준화한 효과크기 지표로, t검정 결과의 실질적 크기를 나타낸다.; A standardized effect size measure that divides the difference between two group means by the pooled standard deviation, indicating the practical magnitude of t-test results.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 래리 헤지스(Larry V. Hedges)
등분산 가정 (Homogeneity of Variance Assumption): 독립표본 t검정에서 두 집단의 모분산이 동일하다는 가정으로, 위반 시 제1종 오류율이 왜곡될 수 있다.; The assumption in independent-samples t-tests that the population variances of both groups are equal; violation can distort the Type I error rate.; 주요 연구자: 하워드 레빈(Howard Levene), 모턴 브라운(Morton B. Brown)
웰치의 t검정 (Welch's t-test): 등분산 가정을 요구하지 않는 독립표본 t검정의 변형으로, 각 집단의 분산을 별도로 추정하고 자유도를 보정한다.; A modification of the independent-samples t-test that does not require the equal variance assumption, estimating each group's variance separately and adjusting the degrees of freedom.; 주요 연구자: 버나드 웰치(Bernard L. Welch), 프랭클린 새터스웨이트(Franklin E. Satterthwaite)
t분포 (t-distribution): 정규모집단에서 소표본을 추출할 때 표본통계량이 따르는 확률분포로, 정규분포보다 꼬리가 두꺼운 종형 분포이다.; A probability distribution followed by sample statistics drawn from normally distributed populations with small samples, a bell-shaped distribution with heavier tails than the normal distribution.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
레빈 검정 (Levene's Test): 두 개 이상 집단의 분산이 동일한지를 검정하는 방법으로, 각 관측값과 집단 중심값의 절대편차에 대해 분산분석을 수행한다.; A test for equality of variances across two or more groups, performing an ANOVA on the absolute deviations of each observation from its group center.; 주요 연구자: 하워드 레빈(Howard Levene), 모턴 브라운(Morton B. Brown)
동질성 검정 (Homogeneity Test): 비교하려는 집단들의 특성(분산, 분포 등)이 동질적인지를 확인하는 통계적 검정 절차의 총칭이다.; A general category of statistical tests that check whether the characteristics (variance, distribution, etc.) of groups being compared are homogeneous.; 주요 연구자: 모리스 바틀렛(Maurice S. Bartlett), 하워드 레빈(Howard Levene)
합동분산 (Pooled Variance): 독립표본 t검정에서 두 집단의 분산을 표본크기에 따라 가중 평균하여 하나의 추정치로 합친 공통 분산 추정치이다.; A weighted average of the variances from two groups in an independent-samples t-test, combining them into a single estimate of the common population variance.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
t검정의 효과크기 (Effect Size for t-tests): t검정에서 평균 차이의 실질적 크기를 나타내는 표준화 지표로, Cohen's d가 가장 널리 사용된다.; A standardized measure of the practical magnitude of mean differences in t-tests, with Cohen's d being the most widely used indicator.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 래리 헤지스(Larry V. Hedges)
평균차이 (Mean Difference): 두 집단 또는 두 조건의 표본평균 간의 차이로, t검정의 분자에 해당하며 검정의 핵심 관심사이다.; The difference between the sample means of two groups or conditions, constituting the numerator of the t-test and the primary focus of the test.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
평균차이의 신뢰구간 (Confidence Interval for Mean Difference): 두 집단 모평균 차이의 참값이 포함될 것으로 기대되는 범위로, t검정 결과에 추정의 정밀도 정보를 추가한다.; A range within which the true population mean difference is expected to fall, adding precision information to t-test results.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman)
대응표본 (Paired Samples): 동일한 참가자에게 두 번 측정하거나 의미 있는 기준으로 짝지어진 두 관측치의 쌍으로 구성된 표본이다.; A sample consisting of pairs of observations from the same participant measured twice or from meaningfully matched pairs.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
독립표본 (Independent Samples): 한 집단의 관측치가 다른 집단의 관측치와 짝지어지지 않고 서로 독립적으로 수집된 두 개의 표본이다.; Two samples in which the observations in one group are not paired with or related to observations in the other group, collected independently.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
합동표준편차 (Pooled Standard Deviation): 합동분산의 제곱근으로, Cohen's d의 분모에 사용되어 두 집단의 평균 차이를 표준화하는 데 활용된다.; The square root of the pooled variance, used as the denominator in Cohen's d to standardize the mean difference between two groups.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
t값 (t-value): 표본 데이터로부터 계산된 t검정의 검정통계량으로, 평균 차이를 표준오차로 나누어 표준화한 비율이다.; The test statistic calculated from sample data in a t-test, a ratio of the mean difference divided by its standard error.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
임계 t값 (Critical t-value): 주어진 유의수준(α)과 자유도(df)에서 t분포의 기각역 경계를 정의하는 값으로, t분포표에서 찾을 수 있다.; The value from the t-distribution that defines the boundary of the rejection region for a given significance level (α) and degrees of freedom (df).; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
단측 t검정 (One-tailed t-test): 대립가설이 특정 방향(크거나 작은)의 평균 차이만을 예측하는 t검정으로, t분포의 한쪽 꼬리에만 기각역을 설정한다.; A t-test in which the alternative hypothesis predicts a specific direction of the mean difference, placing the rejection region in only one tail of the t-distribution.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
양측 t검정 (Two-tailed t-test): 대립가설이 평균 차이의 방향을 특정하지 않는 t검정으로, t분포의 양쪽 꼬리에 기각역을 설정한다.; A t-test in which the alternative hypothesis does not specify the direction of the mean difference, placing rejection regions in both tails of the t-distribution.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
정규성 가정 (Normality Assumption): t검정이 타당하기 위해 모집단 분포(또는 표집분포)가 정규분포를 따라야 한다는 가정이다.; The assumption that the population distribution (or the sampling distribution) follows a normal distribution, required for the validity of the t-test.; 주요 연구자: 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss), 사무엘 샤피로(Samuel S. Shapiro)
샤피로-윌크 검정 (Shapiro-Wilk Test): 표본 데이터가 정규분포를 따르는지를 검정하는 가장 검정력이 높은 정규성 검정 방법 중 하나이다.; One of the most powerful tests for normality, assessing whether sample data follows a normal distribution.; 주요 연구자: 사무엘 샤피로(Samuel S. Shapiro), 마틴 윌크(Martin B. Wilk)
독립성 가정 (Independence Assumption): 각 관측치가 다른 관측치에 영향을 미치지 않고 독립적으로 얻어졌다는 가정으로, 모든 t검정의 가장 기본적인 가정이다.; The assumption that each observation is obtained independently of all other observations, the most fundamental assumption for all t-tests.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
비모수 대안 (Nonparametric Alternatives): t검정의 모수적 가정(정규성 등)이 충족되지 않을 때 사용하는 분포 무관 검정 방법들의 총칭이다.; Distribution-free test methods used when the parametric assumptions of t-tests (such as normality) are not met.; 주요 연구자: 프랭크 윌콕슨(Frank Wilcoxon), 헨리 맨(Henry B. Mann)
윌콕슨 부호순위 검정 (Wilcoxon Signed-Rank Test): 대응표본 t검정의 비모수 대안으로, 차이의 부호와 순위를 모두 고려하여 두 관련 조건의 차이를 검정한다.; A nonparametric alternative to the paired-samples t-test that considers both the sign and rank of differences to test for differences between two related conditions.; 주요 연구자: 프랭크 윌콕슨(Frank Wilcoxon)
맨-휘트니 U 검정 (Mann-Whitney U Test): 독립표본 t검정의 비모수 대안으로, 두 독립 집단의 순위 분포를 비교하여 집단 간 차이를 검정한다.; A nonparametric alternative to the independent-samples t-test that compares the rank distributions of two independent groups to test for group differences.; 주요 연구자: 헨리 맨(Henry B. Mann), 도널드 휘트니(Donald R. Whitney)
표본크기 결정 (Sample Size Determination): t검정에서 원하는 검정력을 달성하기 위해 필요한 최소 표본크기를 사전에 계산하는 절차이다.; A procedure for calculating the minimum sample size needed in advance to achieve a desired level of statistical power in a t-test.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 프란츠 파울(Franz Faul)
t검정의 검정력 분석 (Power Analysis for t-tests): t검정에서 주어진 유의수준, 효과크기, 표본크기의 조건에서 실제 효과를 탐지할 확률을 산출하는 분석이다.; An analysis that calculates the probability of detecting a real effect in a t-test given specific conditions of significance level, effect size, and sample size.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 프란츠 파울(Franz Faul)
t검정의 가정 (Assumptions of t-tests): t검정이 타당한 결론을 제공하기 위해 충족해야 하는 전제 조건들로, 독립성, 정규성, 등분산성의 세 가지가 핵심이다.; The prerequisites that must be met for t-tests to provide valid conclusions, with independence, normality, and homogeneity of variance being the three key assumptions.; 주요 연구자: 조지 박스(George E. P. Box)
t검정 결과 보고 (Reporting t-test Results): APA 양식에 따른 t검정 결과의 표준적 보고 형식으로, t값, 자유도, p값, 효과크기, 신뢰구간을 포함한다.; The standardized format for reporting t-test results according to APA style, including the t-value, degrees of freedom, p-value, effect size, and confidence interval.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
z검정과 t검정의 비교 (z-test vs t-test): 모분산이 알려진 경우 z검정을, 모분산이 미지여서 표본분산으로 추정해야 하는 경우 t검정을 사용하는 선택 기준이다.; The criterion for choosing between z-tests (when population variance is known) and t-tests (when population variance is unknown and must be estimated from sample variance).; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
차이점수 (Difference Score): 대응표본에서 각 쌍의 두 측정값 간 차이(D = X₂ - X₁)를 계산한 값으로, 대응표본 t검정의 분석 단위이다.; The calculated difference between two measurements for each pair in a paired sample (D = X₂ - X₁), serving as the unit of analysis in paired-samples t-tests.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William S. Gosset)
강건성 (Robustness): 통계적 검정이 기본 가정의 위반에도 불구하고 정확한 제1종 오류율과 검정력을 유지하는 정도를 나타내는 특성이다.; The property of a statistical test to maintain accurate Type I error rates and power despite violations of its underlying assumptions.; 주요 연구자: 조지 박스(George E. P. Box)

분산분석 (Analysis of Variance) (35개 용어)

일원분산분석 (One-Way ANOVA): 하나의 독립변인(요인)이 세 개 이상의 수준을 가질 때, 각 집단의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 검정하는 분석 방법이다.; A statistical method that tests whether the means of three or more groups defined by a single independent variable differ significantly from each other.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
이원분산분석 (Two-Way ANOVA): 두 개의 독립변인(요인)이 종속변인에 미치는 주효과와 상호작용효과를 동시에 검정하는 분산분석 방법이다.; An ANOVA method that simultaneously tests the main effects of two independent variables and their interaction effect on a dependent variable.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 프랭크 예이츠(Frank Yates)
반복측정 분산분석 (Repeated Measures ANOVA): 동일한 참가자가 모든 처치 조건에 반복적으로 참여하는 피험자내 설계에서 조건 간 평균 차이를 검정하는 분산분석 방법이다.; An ANOVA method that tests mean differences across conditions in a within-subjects design where the same participants are measured under all treatment conditions.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 사뮤엘 그린하우스(Samuel W. Greenhouse)
F비 (F-ratio): 처치 간 분산(집단 간 평균제곱)을 오차 분산(집단 내 평균제곱)으로 나눈 비율로, 집단 간 차이의 통계적 유의성을 판단하는 검정통계량이다.; The ratio of between-group mean square to within-group mean square, serving as the test statistic for determining the statistical significance of group differences.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 조지 스네데커(George W. Snedecor)
제곱합 (Sum of Squares): 각 관측값과 평균 간 편차를 제곱하여 합산한 값으로, 분산분석에서 변동의 크기를 측정하는 기본 단위이다.; The sum of squared deviations of each observation from the mean, serving as the fundamental measure of variability in analysis of variance.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 카를 피어슨(Karl Pearson)
평균제곱 (Mean Square): 제곱합을 해당 자유도로 나눈 값으로, 분산의 추정치이며 F비를 계산하는 데 직접 사용되는 통계량이다.; The sum of squares divided by the corresponding degrees of freedom, serving as a variance estimate and used directly in computing the F-ratio.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
사후검정 (Post Hoc Test): 분산분석에서 전체 F검정이 유의한 후, 어떤 집단 쌍 간의 평균 차이가 유의한지를 구체적으로 밝히기 위해 실시하는 다중비교 절차이다.; A multiple comparison procedure conducted after a significant omnibus F-test to identify which specific pairs of group means differ significantly.; 주요 연구자: 존 투키(John W. Tukey), 헨리 셰페(Henry Scheffé)
투키 HSD (Tukey's HSD): 모든 가능한 쌍별 평균 비교를 실시하면서 가족별 오류율을 통제하는 사후검정 방법으로, 스튜던트화 범위 분포(q분포)를 사용한다.; A post hoc test that performs all possible pairwise mean comparisons while controlling the familywise error rate, using the studentized range distribution (q-distribution).; 주요 연구자: 존 투키(John W. Tukey)
에타제곱 (Eta-squared): 분산분석에서 독립변인이 종속변인의 총변동 중 설명하는 비율을 나타내는 효과 크기 지표로, SS_between을 SS_total로 나누어 산출한다.; An effect size measure in ANOVA indicating the proportion of total variance in the dependent variable explained by the independent variable, calculated as SS_between divided by SS_total.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
상호작용효과 (Interaction Effect): 한 독립변인의 효과가 다른 독립변인의 수준에 따라 달라지는 현상으로, 두 요인의 결합 효과가 각 주효과의 합과 다를 때 발생한다.; A phenomenon where the effect of one independent variable differs depending on the level of another independent variable, occurring when the combined effect of two factors differs from the sum of their main effects.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
주효과 (Main Effect): 다요인 분산분석에서 다른 요인의 수준을 무시하고(평균하여) 한 독립변인이 종속변인에 미치는 전반적인 효과를 말한다.; In a factorial ANOVA, the overall effect of one independent variable on the dependent variable, averaged across the levels of the other factor(s).; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
처치간 분산 (Between-Treatments Variance): 서로 다른 처치 조건(집단)의 평균들이 전체 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 변동으로, 처치 효과와 표집 오차를 모두 반영한다.; The variability among the treatment condition means around the grand mean, reflecting both treatment effects and sampling error.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
처치내 분산 (Within-Treatments Variance): 동일한 처치 조건 내에서 개인 간 점수 차이로 인한 변동으로, 처치 효과와 무관한 순수 오차 변동을 나타낸다.; The variability among individual scores within the same treatment condition, representing pure error variance unrelated to treatment effects.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
총분산 (Total Variance): 모든 관측값의 전체 평균으로부터의 변동을 합산한 것으로, 집단간 분산과 집단내 분산으로 분해되는 분산분석의 출발점이다.; The total variability of all observations from the grand mean, which is partitioned into between-group and within-group components as the starting point of ANOVA.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
집단간 변동 (Between-Group Variability): 각 집단의 평균이 전체 평균(총평균)으로부터 떨어진 정도를 나타내는 변동으로, 독립변인의 효과를 반영하는 분산 성분이다.; The variability of each group mean from the grand mean, reflecting the variance component attributable to the effect of the independent variable.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
집단내 변동 (Within-Group Variability): 동일 집단에 속한 개인들의 점수가 해당 집단 평균으로부터 벗어난 정도로, 처치와 무관한 개인차 및 측정 오차를 반영한다.; The extent to which individual scores within the same group deviate from the group mean, reflecting individual differences and measurement error unrelated to treatment.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
오차항 (Error Term): 분산분석에서 독립변인으로 설명되지 않는 잔차 변동으로, F비의 분모에 해당하며 처치 효과 판단의 기준선을 제공한다.; The residual variability in ANOVA not explained by the independent variable, serving as the denominator of the F-ratio and providing the baseline for judging treatment effects.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
셰페 검정 (Scheffé Test): 모든 가능한 선형 대비를 포함한 가장 보수적인 사후검정 방법으로, 제1종 오류를 엄격하게 통제하지만 검정력은 상대적으로 낮다.; The most conservative post hoc method that controls for all possible linear contrasts, strictly controlling Type I error but with relatively lower statistical power.; 주요 연구자: 헨리 셰페(Henry Scheffé)
본페로니 교정 (Bonferroni Correction): 다중비교 시 유의수준(α)을 비교 횟수로 나누어 각 개별 검정의 유의수준을 조정함으로써 가족별 오류율을 통제하는 방법이다.; A method that controls the familywise error rate by dividing the significance level (α) by the number of comparisons to adjust the criterion for each individual test.; 주요 연구자: 카를로 에밀리오 본페로니(Carlo Emilio Bonferroni), 올리브 진 더넷(Olive Jean Dunn)
뉴먼-쿨스 검정 (Newman-Keuls Test): 평균들을 크기순으로 정렬한 후 순차적으로 범위를 좁혀가며 비교하는 단계적 사후검정 방법으로, Tukey보다 검정력은 높지만 제1종 오류 통제가 덜 엄격하다.; A stepwise post hoc method that orders means by magnitude and compares them sequentially with narrowing ranges, offering higher power than Tukey but less strict Type I error control.; 주요 연구자: 데니스 뉴먼(Dennis Newman), 모리스 쿨스(Maurice Keuls)
더넷 검정 (Dunnett Test): 여러 실험집단의 평균을 하나의 통제집단 평균과만 비교하는 사후검정 방법으로, 통제집단 대비 처치 효과를 효율적으로 평가한다.; A post hoc method that compares each treatment group mean only against a single control group mean, efficiently evaluating treatment effects relative to a control condition.; 주요 연구자: 찰스 더넷(Charles W. Dunnett)
부분 에타제곱 (Partial Eta-squared): 다요인 설계에서 다른 요인의 효과를 제거한 후 특정 요인이 설명하는 분산의 비율로, SS_effect를 (SS_effect + SS_error)로 나누어 산출한다.; The proportion of variance explained by a specific factor after removing the effects of other factors in a factorial design, calculated as SS_effect divided by (SS_effect + SS_error).; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 조셉 스티븐스(Joseph P. Stevens)
오메가제곱 (Omega-squared): 에타제곱의 양의 편향을 교정한 효과 크기 추정치로, 모집단에서 독립변인이 설명하는 분산 비율을 보다 정확하게 추정한다.; A bias-corrected effect size estimate that more accurately estimates the proportion of population variance explained by the independent variable, adjusting for the positive bias of eta-squared.; 주요 연구자: 윌리엄 헤이스(William L. Hays), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
공분산분석 (ANCOVA): 하나 이상의 공변인(covariate)의 효과를 통계적으로 통제한 후 집단 간 종속변인 평균 차이를 검정하는 분석 방법으로, ANOVA와 회귀분석을 결합한 것이다.; An analysis method that tests group mean differences on the dependent variable after statistically controlling for one or more covariates, combining ANOVA with regression analysis.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 거트루드 콕스(Gertrude M. Cox)
가족별 오류율 (Familywise Error Rate): 일련의 다중비교에서 적어도 하나의 제1종 오류를 범할 확률로, 비교 횟수가 증가할수록 높아지며 사후검정의 필요성을 정당화한다.; The probability of committing at least one Type I error across a set of multiple comparisons, which increases with the number of comparisons and justifies the need for post hoc procedures.; 주요 연구자: 존 투키(John W. Tukey), 카를로 에밀리오 본페로니(Carlo Emilio Bonferroni)
다변량 분산분석 (MANOVA): 두 개 이상의 종속변인을 동시에 고려하여 집단 간 차이를 검정하는 분산분석의 확장으로, 종속변인 간 상관관계를 반영한다.; An extension of ANOVA that simultaneously tests group differences on two or more dependent variables, accounting for the correlations among dependent variables.; 주요 연구자: 새뮤얼 윌크스(Samuel S. Wilks), 케네스 로이(S. N. Roy)
혼합 분산분석 (Mixed ANOVA): 피험자간 요인과 피험자내 요인을 동시에 포함하는 분산분석으로, 분할구획 설계(split-plot design)라고도 하며 각 요인의 주효과와 상호작용을 검정한다.; An ANOVA that simultaneously includes both between-subjects and within-subjects factors, also called a split-plot design, testing main effects and interactions of each factor.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
구형성 가정 (Sphericity Assumption): 반복측정 분산분석에서 모든 조건 쌍 간 차이 점수의 분산이 동일해야 한다는 가정으로, 위반 시 F검정의 제1종 오류율이 증가한다.; The assumption in repeated measures ANOVA that the variances of difference scores between all pairs of conditions are equal, with violations inflating the Type I error rate of the F-test.; 주요 연구자: 존 모슬리(John W. Mauchly), 사뮤엘 그린하우스(Samuel W. Greenhouse)
모슬리 검정 (Mauchly's Test): 반복측정 분산분석에서 구형성 가정의 충족 여부를 검정하는 방법으로, 유의하면 구형성 가정이 위반된 것으로 판단한다.; A test that evaluates whether the sphericity assumption is met in repeated measures ANOVA, with a significant result indicating violation of the assumption.; 주요 연구자: 존 모슬리(John W. Mauchly)
그린하우스-가이서 교정 (Greenhouse-Geisser Correction): 구형성 가정이 위반되었을 때 엡실론(ε) 계수를 사용하여 자유도를 하향 조정함으로써 F검정의 정확성을 유지하는 교정 방법이다.; A correction method that adjusts degrees of freedom downward using an epsilon (ε) coefficient to maintain the accuracy of the F-test when the sphericity assumption is violated.; 주요 연구자: 사뮤엘 그린하우스(Samuel W. Greenhouse), 시모어 가이서(Seymour Geisser)
등분산성 가정 (Homogeneity of Variance Assumption): 분산분석에서 각 집단의 모집단 분산이 동일해야 한다는 가정으로, Levene 검정이나 Bartlett 검정으로 확인하며 위반 시 Welch의 F검정을 사용한다.; The assumption that population variances are equal across all groups in ANOVA, tested by Levene's or Bartlett's test, with Welch's F-test used when violated.; 주요 연구자: 하워드 레빈(Howard Levene), 버나드 웰치(Bernard L. Welch)
자유도 (Degrees of Freedom): 분산분석에서 제곱합을 평균제곱으로 변환할 때 사용되는 값으로, 집단간 자유도(k-1)와 집단내 자유도(N-k)로 구분된다.; Values used to convert sums of squares to mean squares in ANOVA, divided into between-group degrees of freedom (k-1) and within-group degrees of freedom (N-k).; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
정규성 가정 (Normality Assumption): 분산분석에서 각 집단의 종속변인 점수가 정규분포를 따라야 한다는 가정으로, 표본이 충분히 크면 중심극한정리에 의해 약간의 위반에 강건하다.; The assumption that dependent variable scores in each group follow a normal distribution in ANOVA, which is robust to mild violations with sufficiently large samples due to the central limit theorem.; 주요 연구자: 새뮤얼 샤피로(Samuel S. Shapiro), 마틴 윌크(Martin B. Wilk)
단순주효과 (Simple Main Effect): 요인설계에서 상호작용이 유의할 때, 한 요인의 특정 수준에서 다른 요인의 효과를 개별적으로 검정하는 후속 분석 방법이다.; A follow-up analysis in factorial designs that tests the effect of one factor at each specific level of the other factor when a significant interaction is found.; 주요 연구자: 로저 커크(Roger E. Kirk)
계획비교 (Planned Comparison): 연구 시작 전에 이론이나 선행연구에 기반하여 특정 집단 간 차이를 검정하도록 사전에 계획된 비교로, 사후검정보다 검정력이 높다.; Comparisons planned before data collection based on theory or prior research to test specific group differences, offering higher statistical power than post hoc tests.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 도널드 러빈(Donald B. Rubin)

상관분석 (Correlation Analysis) (35개 용어)

피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient): 두 연속변인 간의 선형 관계의 강도와 방향을 -1에서 +1 사이의 값으로 나타내는 가장 대표적인 상관계수이다.; The most widely used correlation coefficient that measures the strength and direction of the linear relationship between two continuous variables, ranging from -1 to +1.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 프랜시스 골턴(Francis Galton)
스피어만 순위상관계수 (Spearman Rank Correlation): 두 변인의 순위(rank)를 사용하여 단조적 관계의 강도와 방향을 측정하는 비모수 상관계수로, 서열 척도 데이터에 적합하다.; A nonparametric correlation coefficient that measures the strength and direction of a monotonic relationship using ranks of two variables, suitable for ordinal scale data.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
산점도 (Scatterplot): 두 연속변인의 관계를 시각적으로 표현하는 그래프로, 각 관측치를 좌표 평면의 점으로 나타내어 관계의 형태와 강도를 파악할 수 있다.; A graph that visually represents the relationship between two continuous variables by plotting each observation as a point on a coordinate plane, revealing the form and strength of the relationship.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton), 존 투키(John W. Tukey)
점이연상관 (Point-Biserial Correlation): 하나의 이분변인(0/1)과 하나의 연속변인 간의 상관관계를 측정하는 계수로, 피어슨 상관계수의 특수한 경우에 해당한다.; A correlation coefficient measuring the relationship between one dichotomous variable (0/1) and one continuous variable, representing a special case of the Pearson correlation.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 에드워드 커렌(Edward Cureton)
편상관 (Partial Correlation): 제3변인의 영향을 양쪽 변인에서 모두 통제한 후 두 변인 간 순수한 상관관계를 측정하는 방법이다.; A method that measures the pure correlation between two variables after controlling for the influence of a third variable on both variables.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 유헌 율(George Udny Yule)
결정계수 (Coefficient of Determination): 상관계수의 제곱(r²)으로, 한 변인의 분산 중 다른 변인에 의해 설명되는 비율을 나타내며 상관의 실질적 의미를 해석하는 데 사용된다.; The square of the correlation coefficient (r²), indicating the proportion of variance in one variable explained by the other, used to interpret the practical significance of a correlation.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 시월 라이트(Sewall Wright)
다중공선성 (Multicollinearity): 회귀분석에서 두 개 이상의 예측변인 간 상관이 매우 높아 개별 변인의 고유한 기여를 분리하기 어렵게 되는 문제이다.; A problem in regression analysis where two or more predictor variables are highly correlated, making it difficult to isolate the unique contribution of each variable.; 주요 연구자: 라그나르 프리쉬(Ragnar Frisch), 데이비드 벨슬리(David A. Belsley)
인과관계 (Causal Relationship): 한 변인의 변화가 다른 변인의 변화를 직접적으로 야기하는 관계로, 상관관계와 달리 방향성과 기제의 확인이 필요하다.; A relationship where changes in one variable directly cause changes in another, requiring identification of directionality and mechanism unlike correlation.; 주요 연구자: 존 스튜어트 밀(John Stuart Mill), 도널드 캠벨(Donald T. Campbell)
비선형 관계 (Nonlinear Relationship): 두 변인 간의 관계가 직선이 아닌 곡선 형태를 띠는 것으로, 피어슨 상관계수로는 정확하게 포착되지 않는다.; A relationship between two variables that follows a curved rather than straight-line pattern, which is not accurately captured by the Pearson correlation coefficient.; 주요 연구자: 로버트 여키스(Robert M. Yerkes), 존 투키(John W. Tukey)
감쇠 보정 (Correction for Attenuation): 측정의 불완전한 신뢰도로 인해 과소추정된 상관계수를 두 측정도구의 신뢰도를 이용하여 교정하는 공식이다.; A formula that corrects the underestimated correlation coefficient caused by imperfect measurement reliability, using the reliability coefficients of both instruments.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
양이연상관 (Biserial Correlation): 본래 연속적인 변인을 인위적으로 이분화한 변인과 다른 연속변인 간의 상관을 추정하는 계수로, 이분화 전 원래의 상관을 복원한다.; A correlation coefficient estimating the relationship between an artificially dichotomized continuous variable and another continuous variable, recovering the original correlation before dichotomization.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson)
켄달의 타우 (Kendall's Tau): 두 변인의 순위 쌍에서 일치 쌍과 불일치 쌍의 비율로 단조적 관계를 측정하는 비모수 상관계수이다.; A nonparametric correlation coefficient that measures monotonic association based on the ratio of concordant to discordant pairs of rankings between two variables.; 주요 연구자: 모리스 켄달(Maurice G. Kendall)
파이계수 (Phi Coefficient): 두 이분변인 간의 상관관계를 측정하는 계수로, 2×2 교차표에서 피어슨 상관계수를 적용한 것과 동일한 결과를 준다.; A correlation coefficient measuring the association between two dichotomous variables, equivalent to applying the Pearson correlation to a 2×2 contingency table.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 유헌 율(George Udny Yule)
크래머의 V (Cramér's V): 두 범주형 변인 간의 관련성 강도를 측정하는 계수로, 2×2보다 큰 교차표에서도 0과 1 사이의 값을 취하도록 파이계수를 일반화한 것이다.; A coefficient measuring the strength of association between two categorical variables, generalizing the phi coefficient to produce values between 0 and 1 for contingency tables larger than 2×2.; 주요 연구자: 하랄드 크래머(Harald Cramér)
부분상관 (Part Correlation): 제3변인의 영향을 한쪽 변인에서만 제거한 후 두 변인 간의 상관을 구하는 방법으로, 반편상관(semi-partial correlation)이라고도 한다.; A method that computes the correlation between two variables after removing the influence of a third variable from only one of them, also called semi-partial correlation.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 바바라 타바크닉(Barbara G. Tabachnick)
반편상관 (Semi-partial Correlation): 하나의 변인에서만 제3변인의 영향을 제거한 후 나머지 변인과의 상관을 구하는 방법으로, 부분상관(part correlation)과 동일한 개념이다.; A method that removes the influence of a third variable from only one variable before computing its correlation with the other, identical to part correlation.; 주요 연구자: 바바라 타바크닉(Barbara G. Tabachnick), 린다 피델(Linda S. Fidell)
상관행렬 (Correlation Matrix): 여러 변인 간의 모든 쌍별 상관계수를 행렬 형태로 정리한 것으로, 대각선은 항상 1이며 대칭행렬이다.; A matrix organizing all pairwise correlation coefficients among multiple variables, with diagonal elements always equal to 1 and the matrix being symmetric.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 찰스 스피어만(Charles Spearman)
공분산 (Covariance): 두 변인이 함께 변동하는 정도를 나타내는 비표준화 측도로, 각 변인의 편차 곱의 평균이며 상관계수 산출의 기초가 된다.; An unstandardized measure of the degree to which two variables vary together, calculated as the average of the products of deviations, serving as the basis for computing the correlation coefficient.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
공유분산 (Shared Variance): 두 변인이 공유하는 분산의 비율로, 상관계수의 제곱(r²)으로 표현되며 한 변인의 변동 중 다른 변인으로 설명되는 부분을 의미한다.; The proportion of variance shared between two variables, expressed as the square of the correlation coefficient (r²), representing the portion of variability in one variable explained by the other.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson)
양의 상관 (Positive Correlation): 한 변인의 값이 증가할 때 다른 변인의 값도 함께 증가하는 관계로, 상관계수가 0보다 큰 값(r > 0)을 가진다.; A relationship where an increase in one variable is associated with an increase in the other, with the correlation coefficient having a positive value (r > 0).; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
음의 상관 (Negative Correlation): 한 변인의 값이 증가할 때 다른 변인의 값이 감소하는 관계로, 상관계수가 0보다 작은 값(r < 0)을 가진다.; A relationship where an increase in one variable is associated with a decrease in the other, with the correlation coefficient having a negative value (r < 0).; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
제한 범위 효과 (Restriction of Range): 한 변인 또는 두 변인의 점수 범위가 인위적으로 제한되어 상관계수가 실제보다 과소추정되는 현상이다.; A phenomenon where the artificial restriction of the score range on one or both variables causes the correlation coefficient to be underestimated compared to its true value.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 리 손다이크(Robert L. Thorndike)
이상치 영향 (Outlier Effects on Correlation): 극단적인 값을 가진 소수의 관측치가 상관계수를 크게 왜곡시키는 현상으로, 상관을 과대추정하거나 과소추정하게 할 수 있다.; A phenomenon where a few observations with extreme values substantially distort the correlation coefficient, potentially inflating or deflating it.; 주요 연구자: 프랭크 앤스콤(Frank Anscombe), 존 투키(John W. Tukey)
제3변인 문제 (Third Variable Problem): 두 변인 간의 관찰된 상관이 실제로는 두 변인 모두에 영향을 미치는 제3의 혼입변인에 의해 발생한 것일 가능성을 가리키는 문제이다.; The possibility that the observed correlation between two variables is actually caused by a third confounding variable that influences both variables.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald T. Campbell), 토마스 쿡(Thomas D. Cook)
허위상관 (Spurious Correlation): 두 변인 간에 직접적 관계가 없음에도 제3변인의 영향으로 인해 나타나는 거짓된 상관관계이다.; A false correlation observed between two variables that have no direct relationship, caused by the influence of a third variable.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson), 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)
조절효과 (Moderation Effect): 독립변인과 종속변인 간의 관계 강도나 방향이 제3의 조절변인의 수준에 따라 달라지는 현상이다.; A phenomenon where the strength or direction of the relationship between an independent and dependent variable changes depending on the level of a third moderator variable.; 주요 연구자: 로얼린 바론(Reuben M. Baron), 데이비드 케니(David A. Kenny)
매개효과 (Mediation Effect): 독립변인이 매개변인을 거쳐 종속변인에 간접적으로 영향을 미치는 과정으로, X→M→Y의 인과 경로를 나타낸다.; A process where the independent variable indirectly affects the dependent variable through an intervening mediator variable, representing the causal path X→M→Y.; 주요 연구자: 로얼린 바론(Reuben M. Baron), 앤드루 헤이스(Andrew F. Hayes)
억제변인 (Suppressor Variable): 종속변인과 직접적 상관은 없지만 다른 예측변인의 비관련 분산을 제거하여 예측력을 높이는 변인으로, 투입 시 다른 변인의 회귀계수가 증가한다.; A variable with no direct correlation with the criterion but that improves prediction by removing irrelevant variance from other predictors, causing their regression coefficients to increase when included.; 주요 연구자: 폴 호스트(Paul Horst), 데이비드 컨처(Daryl Conger)
교차지연 상관 (Cross-Lagged Correlation): 두 변인을 두 시점에서 측정하여, 시점 1의 X와 시점 2의 Y 간 상관과 시점 1의 Y와 시점 2의 X 간 상관을 비교함으로써 인과 방향을 추론하는 방법이다.; A method that measures two variables at two time points and compares the cross-correlations (X₁→Y₂ vs. Y₁→X₂) to infer the direction of causality.; 주요 연구자: 도널드 캠벨(Donald T. Campbell), 데이비드 케니(David A. Kenny)
자기상관 (Autocorrelation): 시계열 데이터에서 한 변인의 현재 값이 자신의 과거 값과 상관을 보이는 현상으로, 회귀분석의 잔차 독립성 가정을 위반한다.; A phenomenon in time series data where a variable's current values are correlated with its own past values, violating the independence assumption of regression residuals.; 주요 연구자: 제임스 더빈(James Durbin), 제프리 왓슨(Geoffrey S. Watson)
영상관 (Zero Correlation): 두 변인 간의 선형 관계가 없음을 나타내는 상관계수 값(r ≈ 0)으로, 비선형 관계가 존재할 가능성은 배제하지 않는다.; A correlation coefficient value near zero (r ≈ 0) indicating the absence of a linear relationship, which does not rule out the possibility of a nonlinear relationship.; 주요 연구자: 카를 피어슨(Karl Pearson)
피셔 Z 변환 (Fisher's Z Transformation): 상관계수 r의 비대칭 분포를 정규분포에 근사시키기 위해 역쌍곡탄젠트 변환을 적용하는 방법으로, 상관계수의 비교와 신뢰구간 산출에 사용된다.; A method that applies the inverse hyperbolic tangent transformation to normalize the skewed distribution of correlation coefficients, used for comparing correlations and computing confidence intervals.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher)
생태학적 상관 (Ecological Correlation): 개인이 아닌 집단(지역, 국가 등)의 평균값을 사용하여 계산한 상관으로, 개인 수준의 상관보다 크게 나타나는 경향이 있다.; A correlation computed using group-level averages (regions, nations) rather than individual data, which tends to be larger than the individual-level correlation.; 주요 연구자: 윌리엄 로빈슨(William S. Robinson)
상관의 유의성 검정 (Significance Test of Correlation): 표본에서 관찰된 상관계수가 모집단 상관이 0이라는 귀무가설 하에서 우연히 발생할 확률을 t분포를 이용하여 검정하는 절차이다.; A procedure that tests whether the observed sample correlation could have occurred by chance under the null hypothesis that the population correlation is zero, using the t-distribution.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 윌리엄 고셋(William Sealy Gosset)
상관의 신뢰구간 (Confidence Interval for Correlation): 모집단 상관계수(ρ)가 포함될 것으로 추정되는 구간으로, Fisher Z 변환을 이용하여 산출하며 상관의 추정 정밀도를 나타낸다.; An interval estimated to contain the population correlation coefficient (ρ), calculated using Fisher's Z transformation, indicating the precision of the correlation estimate.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald A. Fisher), 예지 네이만(Jerzy Neyman)

회귀분석 (Regression Analysis) (35개 용어)

단순선형회귀 (Simple Linear Regression): 하나의 독립변인(예측변인)으로 하나의 종속변인(준거변인)을 예측하는 통계적 방법으로, 두 변인 간의 선형적 관계를 직선 방정식으로 모형화한다.; A statistical method that uses a single independent variable (predictor) to predict a single dependent variable (criterion), modeling the linear relationship between two variables as a straight-line equation.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton), 칼 피어슨(Karl Pearson)
다중회귀 (Multiple Regression): 두 개 이상의 독립변인(예측변인)을 동시에 사용하여 하나의 종속변인을 예측하는 회귀분석 방법으로, 각 예측변인의 고유한 기여도를 평가할 수 있다.; A regression method that simultaneously uses two or more independent variables (predictors) to predict a single dependent variable, allowing evaluation of each predictor's unique contribution.; 주요 연구자: 바바라 타바크닉(Barbara Tabachnick), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
최소제곱법 (Ordinary Least Squares): 관찰값과 예측값 간 차이(잔차)의 제곱합을 최소화하는 방식으로 회귀계수를 추정하는 방법으로, 회귀분석의 가장 기본적인 추정법이다.; A method of estimating regression coefficients by minimizing the sum of squared differences (residuals) between observed and predicted values, serving as the most fundamental estimation technique in regression analysis.; 주요 연구자: 카를 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss), 아드리앵마리 르장드르(Adrien-Marie Legendre)
회귀계수 (Regression Coefficient): 회귀 방정식에서 독립변인이 한 단위 변화할 때 종속변인의 예측된 변화량을 나타내는 값으로, 변인 간 관계의 방향과 크기를 수량화한다.; A value in a regression equation that represents the predicted change in the dependent variable for a one-unit change in the independent variable, quantifying the direction and magnitude of the relationship between variables.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton), 칼 피어슨(Karl Pearson)
잔차 (Residual): 관찰된 종속변인의 실제값과 회귀모형에 의해 예측된 값 간의 차이로, 모형이 설명하지 못한 오차를 나타낸다.; The difference between the observed actual value and the predicted value of the dependent variable from the regression model, representing the error unexplained by the model.; 주요 연구자: 프랭크 앤스콤(Frank Anscombe), 존 튜키(John Tukey)
결정계수 (Coefficient of Determination): 종속변인의 전체 변동 중 회귀모형에 의해 설명되는 비율을 나타내는 값으로, 0에서 1 사이의 값을 가지며 모형의 설명력을 나타낸다.; A value representing the proportion of total variance in the dependent variable that is explained by the regression model, ranging from 0 to 1 and indicating the model's explanatory power.; 주요 연구자: 시월 라이트(Sewall Wright), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
추정의 표준오차 (Standard Error of Estimate): 회귀모형의 예측값을 중심으로 실제 관찰값이 흩어져 있는 정도를 나타내는 지표로, 잔차의 표준편차와 유사한 개념이다.; A measure of the spread of observed values around the predicted values of a regression model, conceptually similar to the standard deviation of residuals.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 종속변인이 이분형(예/아니오)이거나 범주형일 때 사용하는 회귀분석 방법으로, 특정 범주에 속할 확률을 로짓 함수를 통해 예측한다.; A regression method used when the dependent variable is dichotomous or categorical, predicting the probability of belonging to a particular category through the logit function.; 주요 연구자: 데이비드 콕스(David Cox), 조셉 버크슨(Joseph Berkson)
단계적 회귀 (Stepwise Regression): 통계적 기준(예: F값, p값)에 따라 예측변인을 자동으로 모형에 추가하거나 제거하면서 최적의 예측변인 조합을 탐색하는 회귀분석 방법이다.; A regression method that automatically adds or removes predictors from the model based on statistical criteria (e.g., F-value, p-value) to find the optimal combination of predictor variables.; 주요 연구자: 노먼 드레이퍼(Norman Draper), 프랭크 해럴(Frank Harrell)
위계적 회귀 (Hierarchical Regression): 연구자가 이론적 근거에 따라 예측변인을 단계별로 투입하여 각 단계에서 추가되는 설명력(ΔR²)의 유의성을 검증하는 회귀분석 방법이다.; A regression method in which the researcher enters predictors in steps based on theoretical rationale, testing the significance of the additional explanatory power (ΔR²) at each step.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 바바라 타바크닉(Barbara Tabachnick)
회귀선 (Regression Line): 산점도에서 데이터의 전반적 경향을 가장 잘 요약하는 직선으로, 최소제곱법에 의해 잔차의 제곱합이 최소가 되도록 적합된 예측선이다.; A straight line in a scatterplot that best summarizes the overall trend of the data, fitted by the least squares method so that the sum of squared residuals is minimized.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
절편 (Intercept): 회귀 방정식에서 독립변인(X)이 0일 때 종속변인(Y)의 예측값으로, 회귀선이 Y축과 만나는 점이다.; The predicted value of the dependent variable (Y) when the independent variable (X) equals zero in the regression equation, representing the point where the regression line crosses the Y-axis.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
기울기 (Slope): 회귀 방정식에서 독립변인(X)이 1단위 증가할 때 종속변인(Y)의 예측된 변화량으로, 회귀선의 경사도를 나타낸다.; The predicted change in the dependent variable (Y) for a one-unit increase in the independent variable (X) in the regression equation, representing the steepness of the regression line.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
예측값 (Predicted Value): 회귀 방정식에 독립변인의 값을 대입하여 산출한 종속변인의 추정값으로, Ŷ(Y-hat)으로 표기한다.; The estimated value of the dependent variable obtained by substituting the independent variable's value into the regression equation, denoted as Ŷ (Y-hat).; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
잔차분석 (Residual Analysis): 회귀모형의 가정(정규성, 등분산성, 독립성, 선형성) 충족 여부를 잔차의 패턴과 분포를 통해 진단하는 분석 방법이다.; An analytical method that diagnoses whether the assumptions of a regression model (normality, homoscedasticity, independence, linearity) are met by examining the patterns and distribution of residuals.; 주요 연구자: 프랭크 앤스콤(Frank Anscombe), 존 튜키(John Tukey)
다중공선성 (Multicollinearity): 다중회귀에서 두 개 이상의 독립변인 간 상관이 매우 높아 개별 변인의 고유한 효과를 분리하기 어려운 상태로, 회귀계수의 추정을 불안정하게 만든다.; A condition in multiple regression where two or more independent variables are highly correlated, making it difficult to isolate the unique effect of each variable and destabilizing the estimation of regression coefficients.; 주요 연구자: 바바라 타바크닉(Barbara Tabachnick), 데이비드 벨슬리(David Belsley)
더빈-왓슨 검정 (Durbin-Watson Test): 회귀분석에서 잔차의 자기상관(인접 잔차 간의 상관)을 검정하는 방법으로, 검정 통계량은 0에서 4 사이의 값을 가지며 2에 가까울수록 자기상관이 없음을 의미한다.; A test for autocorrelation (correlation between adjacent residuals) in regression analysis, with test statistics ranging from 0 to 4, where values close to 2 indicate no autocorrelation.; 주요 연구자: 제임스 더빈(James Durbin), 제프리 왓슨(Geoffrey Watson)
분산팽창인자 (Variance Inflation Factor): 다중회귀에서 각 독립변인의 회귀계수 분산이 다중공선성으로 인해 얼마나 팽창되었는지를 나타내는 지표로, 허용도의 역수이다.; An indicator in multiple regression showing how much the variance of each independent variable's regression coefficient is inflated due to multicollinearity, calculated as the reciprocal of tolerance.; 주요 연구자: 커트 마르쿠아르트(Curt Marquardt)
허용도 (Tolerance): 다중회귀에서 특정 독립변인의 분산 중 다른 독립변인들에 의해 설명되지 않는 비율로, 1에서 해당 변인의 R²를 뺀 값이다.; The proportion of variance in a specific independent variable that is not explained by other independent variables in multiple regression, calculated as 1 minus the R² of that variable regressed on all other predictors.; 주요 연구자: 데이비드 벨슬리(David Belsley)
조절회귀 (Moderated Regression): 독립변인과 종속변인 간의 관계가 제3의 변인(조절변인)에 의해 달라지는지를 상호작용항을 포함하여 검증하는 위계적 회귀분석 방법이다.; A hierarchical regression method that tests whether the relationship between the independent and dependent variables varies depending on a third variable (moderator) by including an interaction term.; 주요 연구자: 루벤 바론(Reuben Baron), 앤드류 헤이스(Andrew Hayes)
매개회귀 (Mediated Regression): 독립변인이 종속변인에 영향을 미치는 과정에서 제3의 변인(매개변인)을 통해 간접적으로 영향을 미치는 경로를 검증하는 회귀분석 방법이다.; A regression method that tests whether the effect of the independent variable on the dependent variable is transmitted indirectly through a third variable (mediator).; 주요 연구자: 루벤 바론(Reuben Baron), 크리스틴 프리처(Kristopher Preacher)
경로분석 (Path Analysis): 여러 변인 간의 인과적 관계를 동시에 분석하기 위해 다중 회귀방정식을 연립하여 직접효과와 간접효과를 분해하는 통계적 방법이다.; A statistical method that simultaneously analyzes causal relationships among multiple variables by linking multiple regression equations to decompose direct and indirect effects.; 주요 연구자: 시월 라이트(Sewall Wright), 오티스 더들리 던컨(Otis Dudley Duncan)
구조방정식 모형 (Structural Equation Modeling): 관측변인과 잠재변인 간의 인과적 관계를 동시에 분석하는 다변량 통계 기법으로, 측정모형과 구조모형을 통합하여 이론적 모형의 적합도를 검증한다.; A multivariate statistical technique that simultaneously analyzes causal relationships among observed and latent variables, integrating measurement and structural models to test the fit of theoretical models.; 주요 연구자: 칼 외레스코그(Karl Jöreskog), 피터 벤틀러(Peter Bentler)
표준화 회귀계수 (Standardized Regression Coefficient): 모든 변인을 z점수로 표준화한 후 산출한 회귀계수로, 독립변인이 1 표준편차 변화할 때 종속변인의 표준편차 단위 변화량을 나타내며 변인 간 상대적 비교가 가능하다.; A regression coefficient calculated after standardizing all variables to z-scores, representing the change in the dependent variable in standard deviation units for a one standard deviation change in the independent variable, enabling relative comparison across predictors.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
비표준화 회귀계수 (Unstandardized Regression Coefficient): 원래 측정 단위를 그대로 사용하여 산출한 회귀계수로, 독립변인이 원래 단위로 1단위 변화할 때 종속변인의 원래 단위 변화량을 나타낸다.; A regression coefficient calculated using original measurement units, representing the change in the dependent variable in its original units for a one-unit change in the independent variable in its original units.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
부분상관 (Partial Correlation): 두 변인 간의 상관에서 제3의 변인(통제변인)의 영향을 모두 제거한 후 남는 순수한 상관으로, 두 변인의 잔차 간 상관에 해당한다.; The pure correlation between two variables after removing the influence of a third variable (control variable) from both, equivalent to the correlation between the residuals of the two variables.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson), 로널드 피셔(Ronald Fisher)
수정된 R제곱 (Adjusted R-squared): R²가 예측변인 수의 증가에 따라 자동으로 증가하는 문제를 보정하기 위해, 표본크기와 예측변인 수를 고려하여 조정한 결정계수이다.; A modified version of R² that adjusts for the number of predictors and sample size, correcting the tendency of R² to increase automatically as more predictors are added to the model.; 주요 연구자: 에즈커 솔로몬(Ezekiel Mordecai)
F검정 (F-test in Regression): 회귀모형 전체의 통계적 유의성을 검증하는 방법으로, 모형에 의해 설명된 분산과 설명되지 않은 분산의 비율(F비)을 이용하여 R²가 0보다 유의하게 큰지를 판단한다.; A method for testing the overall statistical significance of a regression model by comparing the ratio of explained variance to unexplained variance (F-ratio) to determine whether R² is significantly greater than zero.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 조지 스네디커(George Snedecor)
회귀계수의 t검정 (t-test for Regression Coefficients): 다중회귀에서 각 개별 회귀계수가 통계적으로 0과 유의하게 다른지를 검증하는 방법으로, 회귀계수를 그 표준오차로 나눈 t값을 이용한다.; A method in multiple regression for testing whether each individual regression coefficient is significantly different from zero, using the t-value obtained by dividing the regression coefficient by its standard error.; 주요 연구자: 윌리엄 고셋(William Gosset)
반편상관 (Semi-partial Correlation): 한 변인에서만 통제변인의 영향을 제거하고 다른 변인은 원래 값을 유지한 상태에서 산출한 상관으로, 다중회귀에서 개별 변인의 고유 설명력(sr²)을 나타낸다.; A correlation calculated after removing the influence of control variables from only one variable while keeping the other in its original form, representing the unique explanatory power (sr²) of an individual variable in multiple regression.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
가정 검증 (Assumption Checking): 회귀분석의 타당한 적용을 위해 선형성, 정규성, 등분산성, 독립성, 다중공선성 부재 등 기본 가정의 충족 여부를 체계적으로 점검하는 절차이다.; A systematic procedure for verifying whether the basic assumptions of regression analysis—linearity, normality, homoscedasticity, independence, and absence of multicollinearity—are met for valid application.; 주요 연구자: 바바라 타바크닉(Barbara Tabachnick), 데이비드 하웰(David Howell)
이분산성 (Heteroscedasticity): 회귀분석에서 잔차의 분산이 독립변인의 값에 따라 일정하지 않고 변하는 현상으로, 등분산성(homoscedasticity) 가정의 위반에 해당한다.; A condition in regression analysis where the variance of residuals is not constant across levels of the independent variable, representing a violation of the homoscedasticity assumption.; 주요 연구자: 할버트 화이트(Halbert White), 트레버 브로이시(Trevor Breusch)
평균으로의 회귀 (Regression to the Mean): 극단적인 값을 가진 측정치가 재측정 시 평균에 더 가까운 값을 보이는 통계적 현상으로, 측정 오차와 불완전한 상관에 의해 발생한다.; A statistical phenomenon where extreme measurements tend to be closer to the mean upon remeasurement, occurring due to measurement error and imperfect correlation.; 주요 연구자: 프랜시스 골턴(Francis Galton)
외삽 (Extrapolation): 관찰된 데이터 범위를 벗어난 독립변인 값을 회귀 방정식에 대입하여 예측하는 것으로, 데이터 범위 밖에서는 관계가 달라질 수 있어 부정확한 예측을 초래할 위험이 있다.; Making predictions by substituting independent variable values beyond the observed data range into the regression equation, which risks inaccurate predictions because the relationship may differ outside the data range.; 주요 연구자: 데이비드 하웰(David Howell)
더미변인 (Dummy Variable): 범주형 변인을 회귀분석에 포함시키기 위해 0과 1로 코딩한 이진 변인으로, k개 범주를 가진 변인은 k-1개의 더미변인으로 변환한다.; A binary variable coded as 0 and 1 to include categorical variables in regression analysis, where a variable with k categories is converted into k-1 dummy variables.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)

비모수 통계 (Nonparametric Statistics) (33개 용어)

카이제곱 검정 (Chi-Square Test): 범주형 자료에서 관찰빈도와 기대빈도 간의 차이가 통계적으로 유의한지를 검정하는 비모수 통계 방법으로, 적합도 검정과 독립성 검정으로 구분된다.; A nonparametric statistical method that tests whether the difference between observed and expected frequencies in categorical data is statistically significant, divided into goodness-of-fit and independence tests.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
맨-휘트니 U검정 (Mann-Whitney U Test): 두 독립 집단의 순위 분포를 비교하는 비모수 검정법으로, 정규성 가정을 충족하지 못하거나 서열척도 자료일 때 독립표본 t검정의 대안으로 사용된다.; A nonparametric test that compares the rank distributions of two independent groups, used as an alternative to the independent samples t-test when normality assumptions are not met or data are ordinal.; 주요 연구자: 헨리 맨(Henry Mann), 도널드 휘트니(Donald Whitney), 프랭크 윌콕슨(Frank Wilcoxon)
윌콕슨 부호순위 검정 (Wilcoxon Signed-Rank Test): 대응 표본(반복 측정)에서 차이값의 부호와 크기 순위를 모두 고려하여 두 조건 간 차이를 검정하는 비모수 방법으로, 대응표본 t검정의 비모수 대안이다.; A nonparametric method that tests differences between two related conditions by considering both the sign and rank magnitude of difference scores, serving as a nonparametric alternative to the paired samples t-test.; 주요 연구자: 프랭크 윌콕슨(Frank Wilcoxon)
크루스칼-왈리스 검정 (Kruskal-Wallis Test): 세 개 이상의 독립 집단의 순위 분포를 비교하는 비모수 검정법으로, 일원분산분석(one-way ANOVA)의 비모수 대안이다.; A nonparametric test that compares the rank distributions of three or more independent groups, serving as a nonparametric alternative to one-way ANOVA.; 주요 연구자: 윌리엄 크루스칼(William Kruskal), 앨런 왈리스(W. Allen Wallis)
프리드만 검정 (Friedman Test): 세 개 이상의 반복측정(대응) 조건에서 순위를 이용하여 조건 간 차이를 검정하는 비모수 방법으로, 반복측정 분산분석의 비모수 대안이다.; A nonparametric method that tests differences among three or more repeated measures (related) conditions using ranks, serving as a nonparametric alternative to repeated measures ANOVA.; 주요 연구자: 밀턴 프리드만(Milton Friedman)
피셔의 정확검정 (Fisher's Exact Test): 2×2 분할표에서 표본크기가 작거나 기대빈도가 낮을 때 정확한 확률을 계산하여 두 범주형 변인의 관련성을 검정하는 비모수 방법이다.; A nonparametric method that calculates exact probabilities to test the association between two categorical variables in a 2×2 contingency table when sample size is small or expected frequencies are low.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher)
중앙값 검정 (Median Test): 두 개 이상의 독립 집단에서 공통 중앙값보다 위와 아래에 속하는 사례 수를 비교하여 집단 간 중심 경향의 차이를 검정하는 비모수 방법이다.; A nonparametric method that tests differences in central tendency among two or more independent groups by comparing the number of cases above and below a common median.; 주요 연구자: 시드니 시겔(Sidney Siegel)
런 검정 (Runs Test): 이진 데이터 시퀀스에서 연속적으로 동일한 값이 나타나는 구간(런)의 수를 분석하여 자료의 무선성(randomness)을 검정하는 비모수 방법이다.; A nonparametric method that tests the randomness of data by analyzing the number of runs (consecutive sequences of identical values) in a binary data sequence.; 주요 연구자: 아브라함 왈드(Abraham Wald), 제이콥 울포위츠(Jacob Wolfowitz)
콜모고로프-스미르노프 검정 (Kolmogorov-Smirnov Test): 표본의 누적분포함수와 이론적 분포(또는 다른 표본)의 누적분포함수 간의 최대 차이를 이용하여 분포의 적합성을 검정하는 비모수 방법이다.; A nonparametric method that tests the goodness of fit of a distribution by using the maximum difference between the cumulative distribution function of the sample and a theoretical distribution (or another sample).; 주요 연구자: 안드레이 콜모고로프(Andrey Kolmogorov), 니콜라이 스미르노프(Nikolai Smirnov)
스피어만 순위 상관 (Spearman Rank Correlation): 두 변인의 순위를 이용하여 단조적(monotonic) 관련성의 방향과 강도를 측정하는 비모수 상관계수로, 피어슨 상관의 비모수 대안이다.; A nonparametric correlation coefficient that measures the direction and strength of the monotonic relationship between two variables using their ranks, serving as a nonparametric alternative to Pearson correlation.; 주요 연구자: 찰스 스피어만(Charles Spearman)
부호 검정 (Sign Test): 대응 표본에서 차이값의 부호(양 또는 음)만을 이용하여 두 조건 간 차이를 검정하는 가장 단순한 비모수 방법이다.; The simplest nonparametric method that tests differences between two paired conditions using only the signs (positive or negative) of the difference scores.; 주요 연구자: 존 아부스노트(John Arbuthnot)
이항검정 (Binomial Test): 이분형 결과(성공/실패)의 관찰된 비율이 이론적 기대 비율과 유의하게 다른지를 이항분포에 기반하여 검정하는 비모수 방법이다.; A nonparametric method that tests whether the observed proportion of a dichotomous outcome (success/failure) significantly differs from a theoretical expected proportion, based on the binomial distribution.; 주요 연구자: 야코프 베르누이(Jacob Bernoulli)
맥니마 검정 (McNemar Test): 대응 표본(동일 대상 반복측정)에서 이분형 변인의 변화가 유의한지를 검정하는 비모수 방법으로, 사전-사후 범주 변화의 대칭성을 검정한다.; A nonparametric method that tests whether the change in a dichotomous variable is significant in paired samples (repeated measures of the same subjects), testing the symmetry of pre-post categorical changes.; 주요 연구자: 퀸 맥니마(Quinn McNemar)
코크런 Q검정 (Cochran's Q Test): 세 개 이상의 반복측정 조건에서 이분형 결과(성공/실패)의 비율이 조건 간에 유의하게 다른지를 검정하는 비모수 방법으로, 맥니마 검정의 확장이다.; A nonparametric method that tests whether the proportions of a dichotomous outcome (success/failure) differ significantly across three or more repeated measures conditions, extending the McNemar test.; 주요 연구자: 윌리엄 코크런(William Cochran)
켄달의 일치계수 (Kendall's Coefficient of Concordance): 여러 평정자(또는 반복측정)의 순위 평정이 얼마나 일치하는지를 0에서 1 사이의 값으로 나타내는 비모수 일치도 지표이다.; A nonparametric measure of agreement indicating the degree of concordance among multiple raters' (or repeated measures') rank ratings, ranging from 0 to 1.; 주요 연구자: 모리스 켄달(Maurice Kendall), 버나드 배빙턴 스미스(Bernard Babington Smith)
카이제곱 적합도 검정 (Chi-Square Goodness-of-Fit Test): 한 범주형 변인의 관찰된 빈도 분포가 이론적으로 기대되는 분포와 유의하게 다른지를 검정하는 방법이다.; A method that tests whether the observed frequency distribution of a single categorical variable significantly differs from a theoretically expected distribution.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
카이제곱 독립성 검정 (Chi-Square Test of Independence): 두 범주형 변인이 서로 독립적인지(관련이 없는지)를 분할표(교차표)의 관찰빈도와 기대빈도를 비교하여 검정하는 방법이다.; A method that tests whether two categorical variables are independent (unrelated) by comparing observed and expected frequencies in a contingency (cross-tabulation) table.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
기대빈도 (Expected Frequency): 귀무가설이 참이라는 가정 하에 각 셀에서 이론적으로 기대되는 빈도로, 카이제곱 검정에서 관찰빈도와 비교하는 기준이 된다.; The theoretically expected frequency in each cell under the assumption that the null hypothesis is true, serving as the baseline for comparison with observed frequencies in chi-square tests.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
관찰빈도 (Observed Frequency): 실제 수집된 데이터에서 각 범주 또는 분할표의 각 셀에 해당하는 사례의 실제 빈도수이다.; The actual count of cases falling into each category or each cell of a contingency table in the collected data.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
순위 (Rank): 원점수를 크기 순서대로 나열하여 부여한 서열 값으로, 비모수 통계에서 원점수 대신 분석의 기본 단위로 사용된다.; An ordinal value assigned by arranging raw scores in order of magnitude, used as the basic unit of analysis in nonparametric statistics instead of raw scores.; 주요 연구자: 프랭크 윌콕슨(Frank Wilcoxon)
연속성 보정 (Continuity Correction): 이산형 분포(빈도자료)에 연속형 분포(카이제곱, 정규분포)를 근사적으로 적용할 때 발생하는 오차를 보정하기 위해 관찰빈도와 기대빈도의 차이에서 0.5를 빼는 조정이다.; An adjustment that subtracts 0.5 from the absolute difference between observed and expected frequencies to correct for the error when approximating a discrete distribution (frequency data) with a continuous distribution (chi-square, normal).; 주요 연구자: 프랭크 예이츠(Frank Yates)
비모수 효과크기 (Nonparametric Effect Size): 비모수 검정 결과의 실질적 의미를 평가하기 위한 효과크기 지표로, 순위 기반 검정에서는 r = Z/√N, 카이제곱에서는 크래머의 V 등이 사용된다.; Effect size measures for evaluating the practical significance of nonparametric test results, including r = Z/√N for rank-based tests and Cramér's V for chi-square tests.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 하랄트 크래머(Harald Cramér)
부트스트랩 (Bootstrap): 원래 표본에서 복원추출을 반복하여 통계량의 표집분포를 경험적으로 추정하는 재표집(resampling) 방법으로, 분포 가정 없이 신뢰구간과 유의성 검정을 수행할 수 있다.; A resampling method that repeatedly draws samples with replacement from the original sample to empirically estimate the sampling distribution of a statistic, enabling confidence intervals and significance tests without distributional assumptions.; 주요 연구자: 브래들리 에프론(Bradley Efron)
무선화검정 (Randomization Test): 관찰된 데이터의 가능한 모든 순열(또는 무선 배정)을 생성하여 관찰된 검정 통계량이 우연히 발생할 확률을 직접 계산하는 비모수 방법이다.; A nonparametric method that generates all possible permutations (or random assignments) of observed data to directly calculate the probability that the observed test statistic could occur by chance.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 에드윈 피트먼(Edwin Pitman)
정확검정 (Exact Test): 근사적 분포(카이제곱, 정규분포 등)에 의존하지 않고, 검정 통계량의 정확한 확률분포를 직접 계산하여 유의확률을 산출하는 통계적 검정 방법의 총칭이다.; A general term for statistical tests that calculate exact p-values by directly computing the exact probability distribution of the test statistic, without relying on approximate distributions (chi-square, normal, etc.).; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 시릴 메타(Cyrus Mehta)
기각역 (Critical Region): 귀무가설을 기각하는 검정 통계량의 값 범위로, 비모수 검정에서는 모수적 검정과 달리 특수한 임계값 표를 사용하거나 정확 확률을 계산하여 결정한다.; The range of test statistic values that leads to rejection of the null hypothesis; in nonparametric tests, determined using special critical value tables or exact probability calculations rather than standard parametric distributions.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
비모수적 가정 (Nonparametric Assumptions): 비모수 검정이 정규분포 등 분포 형태에 대한 가정을 하지 않지만, 독립성, 무선 표집, 측정 수준 등 여전히 충족해야 하는 기본 가정들을 말한다.; The basic assumptions that nonparametric tests still require despite not assuming specific distributional forms like normality, including independence, random sampling, and appropriate measurement level.; 주요 연구자: 시드니 시겔(Sidney Siegel)
서열자료 (Ordinal Data): 대상 간의 순서(크고 작음)는 구분할 수 있지만, 순서 간 간격이 동일하다고 보장할 수 없는 측정 수준의 자료로, 비모수 검정의 주요 적용 대상이다.; Data measured at a level where the order (greater or lesser) among objects can be determined but equal intervals between ranks are not guaranteed, serving as a primary application target for nonparametric tests.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Stevens)
명명자료 (Nominal Data): 범주나 이름으로만 구분되며 순서나 크기 비교가 불가능한 가장 낮은 측정 수준의 자료로, 빈도 기반 비모수 검정(카이제곱 등)의 대상이 된다.; Data at the lowest measurement level classified only by category or name with no meaningful order or magnitude comparison, analyzed using frequency-based nonparametric tests such as chi-square.; 주요 연구자: 스탠리 스티븐스(Stanley Stevens)
빈도자료 (Frequency Data): 각 범주에 해당하는 사례의 수(빈도)로 표현된 자료로, 카이제곱 검정 등 범주형 비모수 검정의 기본 입력 자료이다.; Data expressed as the count (frequency) of cases falling into each category, serving as the basic input data for categorical nonparametric tests such as chi-square.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
모수적 대안 (Parametric Alternative): 비모수 검정에 대응하는 모수적 검정법으로, 정규성 등 분포 가정이 충족될 때 비모수 검정보다 더 높은 검정력을 제공한다.; The parametric counterpart of a nonparametric test, providing higher statistical power than the nonparametric test when distributional assumptions such as normality are met.; 주요 연구자: 시드니 시겔(Sidney Siegel)
분할표 (Contingency Table): 두 개 이상의 범주형 변인의 교차 빈도를 행과 열로 정리한 표로, 카이제곱 독립성 검정의 기본 자료 형태이다.; A table organizing the cross-classified frequencies of two or more categorical variables into rows and columns, serving as the basic data format for chi-square tests of independence.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
크래머의 V (Cramér's V): 카이제곱 통계량을 표본크기와 분할표 크기로 표준화하여 0에서 1 사이의 값으로 두 범주형 변인 간 연관성의 강도를 나타내는 효과크기 지표이다.; An effect size measure that standardizes the chi-square statistic by sample size and table dimensions to indicate the strength of association between two categorical variables, ranging from 0 to 1.; 주요 연구자: 하랄트 크래머(Harald Cramér)

효과크기와 검정력 (Effect Size & Statistical Power) (35개 용어)

코헨의 d (Cohen's d): 두 집단의 평균 차이를 합동표준편차(pooled standard deviation)로 나누어 표준화한 효과크기 지표로, 집단 간 차이의 실질적 크기를 나타낸다.; A standardized effect size measure that expresses the difference between two group means divided by the pooled standard deviation, indicating the practical magnitude of group differences.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
헤지스의 g (Hedges' g): 코헨의 d에 소표본 편향 보정을 적용한 효과크기 지표로, 표본크기가 작을 때 d가 효과크기를 과대추정하는 문제를 교정한다.; An effect size measure that applies a small-sample bias correction to Cohen's d, correcting for the overestimation of effect size that occurs with small samples.; 주요 연구자: 래리 헤지스(Larry V. Hedges), 잉그램 올킨(Ingram Olkin)
글래스의 델타 (Glass's Delta): 두 집단의 평균 차이를 통제집단의 표준편차로만 나누어 산출하는 효과크기 지표로, 실험 처치가 통제집단 대비 얼마나 효과적인지를 나타낸다.; An effect size measure computed by dividing the mean difference between two groups by the standard deviation of the control group only, indicating how effective the treatment is relative to the control condition.; 주요 연구자: 진 글래스(Gene V. Glass)
효과크기 (Effect Size): 연구에서 발견된 관계나 차이의 실질적 크기를 정량적으로 나타내는 지표로, 통계적 유의성과 별개로 결과의 실용적 중요성을 평가하는 데 사용된다.; A quantitative measure indicating the practical magnitude of a relationship or difference found in research, used to evaluate the practical importance of results independently of statistical significance.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 래리 헤지스(Larry V. Hedges)
에타제곱 (Eta-Squared): 분산분석(ANOVA)에서 종속변인의 전체 분산 중 독립변인에 의해 설명되는 비율을 나타내는 효과크기 지표로, η² = SS_between / SS_total로 계산된다.; An effect size measure in ANOVA indicating the proportion of total variance in the dependent variable that is accounted for by the independent variable, calculated as η² = SS_between / SS_total.; 주요 연구자: 로널드 피셔(Ronald Fisher), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
부분 에타제곱 (Partial Eta-Squared): 요인설계 분산분석에서 특정 요인이 설명하는 분산의 비율을 해당 요인의 SS와 오차 SS의 합에 대해 산출한 효과크기로, η²_p = SS_effect / (SS_effect + SS_error)로 계산된다.; An effect size measure in factorial ANOVA indicating the proportion of variance explained by a specific factor relative to the sum of that factor's SS and error SS, calculated as η²_p = SS_effect / (SS_effect + SS_error).; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 마크 오예르만(Mark Olejnik)
오메가제곱 (Omega-Squared): 분산분석에서 독립변인이 설명하는 모집단 분산 비율의 비편향 추정치로, 에타제곱의 과대추정 문제를 보정한 효과크기 지표이다.; An unbiased estimator of the proportion of population variance explained by the independent variable in ANOVA, correcting for the overestimation bias inherent in eta-squared.; 주요 연구자: 윌리엄 헤이스(William L. Hays)
R제곱 (R-Squared): 회귀분석에서 예측변인(들)이 결과변인의 전체 분산 중 설명하는 비율을 나타내는 결정계수로, 모형의 설명력을 0에서 1 사이의 값으로 표현한다.; The coefficient of determination in regression analysis indicating the proportion of total variance in the outcome variable explained by the predictor(s), expressed as a value between 0 and 1.; 주요 연구자: 시월 라이트(Sewall Wright), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
메타분석 (Meta-Analysis): 동일한 연구 주제에 대한 다수의 독립적 연구 결과를 통계적으로 통합하여 전체적인 효과크기를 산출하는 양적 연구 종합 방법이다.; A quantitative method of synthesizing results from multiple independent studies on the same topic to calculate an overall effect size through statistical integration.; 주요 연구자: 진 글래스(Gene V. Glass), 래리 헤지스(Larry V. Hedges), 잉그램 올킨(Ingram Olkin)
오즈비 (Odds Ratio): 두 집단에서 특정 사건이 발생할 오즈(odds)의 비율로, 처치집단의 오즈를 통제집단의 오즈로 나누어 산출하며, 범주형 자료에서의 효과크기를 나타낸다.; The ratio of the odds of an event occurring in one group to the odds in another group, computed by dividing the treatment group's odds by the control group's odds, representing effect size for categorical data.; 주요 연구자: 제롬 콘필드(Jerome Cornfield), 데이비드 콕스(David Cox)
상대위험도 (Relative Risk): 실험집단에서 사건이 발생할 확률을 통제집단에서 사건이 발생할 확률로 나눈 비율로, 처치가 사건 발생 가능성을 얼마나 변화시키는지를 나타낸다.; The ratio of the probability of an event occurring in the treatment group to the probability in the control group, indicating how much the treatment changes the likelihood of the event.; 주요 연구자: 오스틴 브래드포드 힐(Austin Bradford Hill)
절대위험도 감소 (Absolute Risk Reduction): 통제집단의 사건 발생률에서 실험집단의 사건 발생률을 뺀 차이로, 처치에 의한 사건 발생 확률의 실제 감소량을 나타내는 효과크기이다.; The difference between the event rate in the control group and the event rate in the treatment group, representing the actual reduction in event probability attributable to the treatment.; 주요 연구자: 더글러스 알트만(Douglas G. Altman)
NNT (Number Needed to Treat): 한 명의 추가적인 긍정적 결과를 얻기 위해 처치해야 하는 환자 수로, 절대위험도 감소(ARR)의 역수(1/ARR)로 계산되는 임상적 효과크기 지표이다.; The number of patients who need to be treated to achieve one additional positive outcome, calculated as the reciprocal of the absolute risk reduction (1/ARR), serving as a clinically meaningful effect size measure.; 주요 연구자: 앤드루 래드(Andreas Laupacis)
크래머의 V (Cramér's V): 카이제곱 통계량을 표본크기와 교차표의 최소 차원으로 보정하여 0에서 1 사이의 값으로 표준화한 범주형 변인 간 연관성의 효과크기 지표이다.; An effect size measure for the association between categorical variables, standardized to range from 0 to 1 by correcting the chi-square statistic for sample size and the minimum dimension of the contingency table.; 주요 연구자: 하랄드 크래머(Harald Cramér)
파이계수 (Phi Coefficient): 2×2 교차표에서 두 이분 변인 간 연관성의 강도와 방향을 나타내는 상관계수로, φ = √(χ²/N)으로 계산되며 -1에서 +1 사이의 값을 가진다.; A correlation coefficient for the association between two dichotomous variables in a 2×2 contingency table, calculated as φ = √(χ²/N) and ranging from -1 to +1.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
포인트 이연상관 (Point-Biserial Correlation): 하나의 이분 변인과 하나의 연속 변인 간의 상관관계를 나타내는 계수로, 피어슨 상관계수의 특수한 경우이며 독립표본 t검정의 효과크기로도 사용된다.; A correlation coefficient between one dichotomous variable and one continuous variable, a special case of the Pearson correlation that also serves as an effect size measure for independent samples t-tests.; 주요 연구자: 칼 피어슨(Karl Pearson)
위험비 (Hazard Ratio): 생존분석에서 두 집단의 위험 함수(hazard function) 비율로, 시간 경과에 따른 사건 발생률의 상대적 차이를 나타내는 효과크기 지표이다.; The ratio of hazard functions between two groups in survival analysis, indicating the relative difference in event rates over time as an effect size measure.; 주요 연구자: 데이비드 콕스(David Cox)
효과크기 해석 기준 (Effect Size Benchmarks): 효과크기의 실질적 의미를 판단하기 위해 코헨이 제안한 편의적 기준(작은/중간/큰 효과)으로, d, r, η² 등 각 지표별로 구체적인 수치 기준이 있다.; Conventional benchmarks proposed by Cohen for judging the practical significance of effect sizes (small/medium/large), with specific numerical criteria for each index such as d, r, and η².; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
신뢰구간 (Confidence Interval): 모집단 모수의 참값이 포함될 것으로 기대되는 값의 범위로, 점추정치의 정밀성과 불확실성을 구간으로 표현하며, 보통 95% 신뢰수준을 사용한다.; A range of values within which the true population parameter is expected to fall, expressing the precision and uncertainty of a point estimate, typically at a 95% confidence level.; 주요 연구자: 예지 네이만(Jerzy Neyman)
통계적 검정력 (Statistical Power): 모집단에 실제로 효과가 존재할 때 귀무가설을 올바르게 기각할 확률(1 - β)로, 제2종 오류를 범하지 않을 확률을 나타낸다.; The probability of correctly rejecting the null hypothesis when an effect truly exists in the population (1 - β), representing the probability of avoiding a Type II error.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 예지 네이만(Jerzy Neyman), 에곤 피어슨(Egon Pearson)
표본크기 결정 (Sample Size Determination): 연구에서 목표 검정력을 달성하기 위해 필요한 최소 표본크기를 산출하는 과정으로, 효과크기, 유의수준, 검정력, 검정 유형을 고려하여 계산한다.; The process of calculating the minimum sample size needed to achieve a target statistical power, considering effect size, significance level, power, and type of test.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 프란츠 파울(Franz Faul)
검정력 분석 (Power Analysis): 통계적 검정력, 효과크기, 표본크기, 유의수준 간의 관계를 분석하여 연구 설계의 적절성을 평가하거나 필요한 표본크기를 결정하는 절차이다.; A procedure that analyzes the relationships among statistical power, effect size, sample size, and significance level to evaluate research design adequacy or determine required sample size.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 프란츠 파울(Franz Faul)
숲그림 (Forest Plot): 메타분석에서 각 개별 연구의 효과크기와 신뢰구간을 수평선으로 표시하고, 통합 효과크기를 다이아몬드로 표현하는 시각적 요약 그래프이다.; A graphical summary in meta-analysis that displays each study's effect size and confidence interval as horizontal lines, with the combined effect size represented as a diamond.; 주요 연구자: 리처드 페토(Richard Peto), 마이크 클라크(Mike Clarke)
이질성 (Heterogeneity): 메타분석에 포함된 연구들의 효과크기가 우연(표집 오차)만으로 설명할 수 없을 정도로 서로 다른 정도를 나타내는 개념이다.; The degree to which effect sizes across studies in a meta-analysis differ beyond what would be expected from sampling error alone.; 주요 연구자: 래리 헤지스(Larry V. Hedges), 줄리안 히긴스(Julian P. T. Higgins)
I² 통계량 (I-Squared Statistic): 메타분석에서 관찰된 효과크기의 전체 변산 중 진정한 이질성(연구 간 차이)이 차지하는 비율을 백분율로 나타내는 지표로, 0%에서 100% 사이의 값을 가진다.; A metric indicating the percentage of total variability in observed effect sizes attributable to true heterogeneity rather than sampling error, ranging from 0% to 100%.; 주요 연구자: 줄리안 히긴스(Julian P. T. Higgins), 사이먼 톰프슨(Simon G. Thompson)
깔때기 도표 (Funnel Plot): 메타분석에서 각 연구의 효과크기를 x축, 정밀도(또는 표본크기)를 y축에 배치하여 출판편향의 존재를 시각적으로 평가하는 산점도이다.; A scatter plot in meta-analysis with each study's effect size on the x-axis and precision (or sample size) on the y-axis, used to visually assess the presence of publication bias.; 주요 연구자: 리처드 라이트(Richard J. Light), 데이비드 필러머(David B. Pillemer)
출판편향 (Publication Bias): 통계적으로 유의한 결과를 보고한 연구가 비유의적 결과를 보고한 연구보다 출판될 가능성이 높은 체계적 편향으로, 메타분석의 통합 효과크기를 과대추정하게 만든다.; A systematic bias where studies reporting statistically significant results are more likely to be published than those with non-significant findings, leading to overestimation of combined effect sizes in meta-analysis.; 주요 연구자: 로버트 로젠탈(Robert Rosenthal), 콜린 비그(Colin B. Begg)
민감도 분석 (Sensitivity Analysis): 메타분석에서 특정 연구를 제외하거나 분석 조건을 변경했을 때 통합 효과크기가 얼마나 변하는지를 평가하여 결과의 강건성(robustness)을 검증하는 분석이다.; An analysis in meta-analysis that evaluates how much the combined effect size changes when specific studies are excluded or analytical conditions are altered, verifying the robustness of the results.; 주요 연구자: 래리 헤지스(Larry V. Hedges)
고정효과 모형 (Fixed-Effect Model): 메타분석에서 모든 연구가 동일한 모집단 효과크기를 추정한다고 가정하는 통합 모형으로, 연구 간 변산은 표집오차에만 기인한다고 본다.; A meta-analytic model assuming all studies estimate the same population effect size, attributing between-study variability solely to sampling error.; 주요 연구자: 래리 헤지스(Larry V. Hedges)
무선효과 모형 (Random-Effects Model): 메타분석에서 각 연구의 진정한 효과크기가 공통 분포에서 무선적으로 추출된 것으로 가정하는 모형으로, 연구 간 분산(τ²)을 추가로 추정한다.; A meta-analytic model assuming each study's true effect size is randomly drawn from a distribution, additionally estimating between-study variance (τ²).; 주요 연구자: 레베카 데시몬리안(Rebecca DerSimonian), 닌 레어드(Nan Laird)
사전 검정력 분석 (A Priori Power Analysis): 연구 수행 전에 목표 검정력(보통 .80)을 달성하기 위해 필요한 최소 표본크기를 예상 효과크기와 유의수준에 기반하여 산출하는 분석이다.; An analysis conducted before data collection to calculate the minimum sample size needed to achieve a target power level (typically .80) based on expected effect size and significance level.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 프란츠 파울(Franz Faul)
사후 검정력 분석 (Post Hoc Power Analysis): 이미 수행된 연구의 표본크기와 관찰된 효과크기를 이용하여 해당 연구가 달성한 통계적 검정력을 사후적으로 계산하는 분석이다.; An analysis that retrospectively calculates the statistical power achieved by a completed study using its sample size and observed effect size.; 주요 연구자: 제이콥 코헨(Jacob Cohen), 존 호인빌(John M. Hoenig)
G*Power (G*Power Software): 검정력 분석과 표본크기 결정을 위한 무료 통계 소프트웨어로, t검정, ANOVA, 상관, 회귀 등 다양한 통계 검정에 대한 사전/사후/민감도/기준 분석을 지원한다.; A free statistical software for power analysis and sample size determination, supporting a priori, post hoc, sensitivity, and criterion analyses for various statistical tests including t-tests, ANOVA, correlation, and regression.; 주요 연구자: 프란츠 파울(Franz Faul), 에드가 에르덴펠더(Edgar Erdfelder), 악셀 부흐너(Axel Buchner)
공통언어 효과크기 (Common Language Effect Size): 두 집단에서 각각 한 명을 무선적으로 뽑았을 때, 처치집단의 점수가 통제집단의 점수보다 높을 확률로 효과크기를 표현하는 직관적 지표이다.; An intuitive effect size measure expressing the probability that a randomly selected individual from the treatment group will score higher than a randomly selected individual from the control group.; 주요 연구자: 케네스 맥그로(Kenneth O. McGraw), S. P. 웡(S. P. Wong)
안전계수 N (Fail-Safe N): 메타분석에서 통합 효과크기를 비유의적으로 만들기 위해 필요한 비유의적 연구의 수를 계산하여 출판편향의 영향을 평가하는 지표이다.; A metric in meta-analysis that calculates the number of non-significant studies needed to reduce the combined effect size to non-significance, evaluating the impact of publication bias.; 주요 연구자: 로버트 로젠탈(Robert Rosenthal)

연구윤리와 보고 (Research Ethics & Reporting) (33개 용어)

연구윤리 (Research Ethics): 연구 수행 과정에서 참여자의 권리와 복지를 보호하고, 과학적 진실성을 유지하기 위해 준수해야 하는 도덕적 원칙과 규범의 체계이다.; A system of moral principles and standards that must be followed during research to protect the rights and welfare of participants and maintain scientific integrity.; 주요 연구자: 톰 뷰챔프(Tom L. Beauchamp), 제임스 칠드러스(James F. Childress)
벨몬트 보고서 (Belmont Report): 1979년 미국 국가위원회가 발표한 인간 대상 연구의 윤리적 원칙과 지침으로, 인간 존중(respect for persons), 선행(beneficence), 정의(justice)의 3대 원칙을 제시한다.; A 1979 report by the U.S. National Commission outlining ethical principles and guidelines for human subjects research, establishing three core principles: respect for persons, beneficence, and justice.; 주요 연구자: 톰 뷰챔프(Tom L. Beauchamp)
APA 윤리강령 (APA Ethics Code): 미국심리학회(APA)가 제정한 심리학자의 직업적 행동 기준으로, 연구 수행, 치료, 교육, 평가 등 전문 활동에서의 윤리적 원칙과 구체적 행동 규범을 규정한다.; Professional conduct standards established by the American Psychological Association governing ethical principles and specific behavioral standards for psychologists in research, therapy, teaching, and assessment.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
IRB (Institutional Review Board): 대학이나 연구기관에 설치된 연구윤리 심의위원회로, 인간 대상 연구의 윤리적 적절성을 사전에 검토하고 승인하는 독립적 기구이다.; An independent committee established at universities and research institutions to review and approve the ethical appropriateness of human subjects research before it is conducted.; 주요 연구자: 헨리 비처(Henry K. Beecher)
사전동의 (Informed Consent): 연구 참여자에게 연구의 목적, 절차, 위험, 이득, 철회 권리 등을 충분히 설명하고, 이를 이해한 후 자발적으로 참여에 동의하는 과정이다.; The process of fully informing research participants about the study's purpose, procedures, risks, benefits, and right to withdraw, and obtaining their voluntary agreement to participate after understanding this information.; 주요 연구자: 루스 페이든(Ruth R. Faden), 톰 뷰챔프(Tom L. Beauchamp)
디브리핑 (Debriefing): 연구 참여 종료 후 참여자에게 연구의 진정한 목적, 절차, 기만의 사용 여부 등을 설명하고, 참여로 인한 부정적 영향을 해소하는 과정이다.; The process after research participation of explaining the true purpose, procedures, and any use of deception to participants, and addressing any negative effects of participation.; 주요 연구자: 스탠리 밀그램(Stanley Milgram)
사전등록 (Preregistration): 데이터 수집 전에 연구의 가설, 설계, 분석 계획을 공개 저장소에 등록하여, 사후적인 가설 변경이나 선택적 분석을 방지하는 투명성 실천이다.; The practice of registering hypotheses, study design, and analysis plans in a public repository before data collection, preventing post hoc hypothesis modification and selective analysis.; 주요 연구자: 브라이언 노섹(Brian Nosek), 크리스 챔버스(Chris Chambers)
비밀보장 (Confidentiality): 연구 과정에서 수집된 참여자의 개인정보와 반응 데이터를 연구 목적 외에 노출하지 않도록 보호하는 윤리적 의무이다.; The ethical obligation to protect participants' personal information and response data collected during research from disclosure beyond the research purpose.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
익명성 (Anonymity): 연구자를 포함하여 누구도 특정 데이터가 어떤 참여자의 것인지 식별할 수 없도록 보장하는 데이터 수집 및 관리 방식이다.; A method of data collection and management ensuring that no one, including the researchers, can identify which data belongs to which participant.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
기만연구 (Deception Research): 연구의 진정한 목적이나 절차에 대해 참여자에게 의도적으로 불완전하거나 거짓된 정보를 제공하는 연구 방법으로, 참여자의 자연스러운 행동을 관찰하기 위해 사용된다.; A research method that intentionally provides participants with incomplete or false information about the true purpose or procedures, used to observe natural behavior unaffected by demand characteristics.; 주요 연구자: 스탠리 밀그램(Stanley Milgram), 솔로몬 애쉬(Solomon Asch)
p-해킹 (p-Hacking): 통계적으로 유의한 결과(p < .05)를 얻기 위해 데이터를 다양한 방식으로 분석하거나, 이상치를 선택적으로 제거하거나, 표본을 추가하는 등의 부적절한 분석 관행이다.; The inappropriate practice of analyzing data in various ways, selectively removing outliers, or adding participants to achieve statistically significant results (p < .05).; 주요 연구자: 조지프 시먼스(Joseph P. Simmons), 유리 시먼손(Uri Simonsohn)
출판편향 (Publication Bias): 통계적으로 유의한 결과나 긍정적인 결과를 보고한 연구가 비유의적/부정적 결과의 연구보다 출판될 가능성이 체계적으로 높은 현상이다.; The systematic phenomenon where studies reporting statistically significant or positive results have a higher probability of being published than those with non-significant or negative results.; 주요 연구자: 로버트 로젠탈(Robert Rosenthal), 케이 딕커신(Kay Dickersin)
연구부정행위 (Research Misconduct): 과학 연구에서 위조(fabrication), 변조(falsification), 표절(plagiarism)을 포함하는 의도적이고 심각한 윤리 위반 행위로, 과학적 기록의 무결성을 훼손한다.; Intentional and serious ethical violations in scientific research including fabrication, falsification, and plagiarism (FFP), which compromise the integrity of the scientific record.; 주요 연구자: 미국 연구진실성국(U.S. Office of Research Integrity)
재현성 위기 (Replication Crisis): 심리학을 포함한 여러 과학 분야에서 주요 연구 결과를 독립적으로 재현하는 데 반복적으로 실패하는 현상으로, 출판된 연구의 신뢰성에 대한 근본적 의문을 제기했다.; A phenomenon across multiple scientific fields including psychology where independent attempts to replicate key findings repeatedly fail, raising fundamental questions about the reliability of published research.; 주요 연구자: 브라이언 노섹(Brian Nosek), 존 이오아니디스(John P. A. Ioannidis)
위조 (Fabrication): 실제로 수행하지 않은 실험이나 관찰의 데이터, 결과, 기록을 존재하지 않는데 만들어내는 가장 심각한 형태의 연구부정행위이다.; The most serious form of research misconduct involving the creation of data, results, or records from experiments or observations that were never conducted.; 주요 연구자: 디데릭 스타펠(Diederik Stapel)
변조 (Falsification): 실제로 수집한 연구 자료, 장비, 과정을 조작하거나, 데이터를 변경 또는 생략하여 연구 기록이 정확히 반영되지 않도록 하는 부정행위이다.; Misconduct involving the manipulation of research materials, equipment, or processes, or changing or omitting data so that research records do not accurately reflect the actual findings.; 주요 연구자: 미국 연구진실성국(U.S. Office of Research Integrity)
표절 (Plagiarism): 타인의 아이디어, 과정, 결과, 표현을 적절한 출처 표시 없이 자신의 것처럼 사용하는 행위로, 자기 표절(self-plagiarism)도 포함된다.; The act of using another person's ideas, processes, results, or expressions without proper attribution, presenting them as one's own work, including self-plagiarism.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
APA 보고 양식 (APA Reporting Style): 미국심리학회(APA) 출판 매뉴얼에 규정된 연구 결과의 표준 보고 형식으로, 효과크기, 신뢰구간, 정확한 p값, 검정통계량 등을 반드시 보고하도록 요구한다.; The standard reporting format specified in the APA Publication Manual requiring the reporting of effect sizes, confidence intervals, exact p-values, and test statistics in research results.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
CONSORT 성명 (CONSORT Statement): 무작위 대조 시험(RCT)의 투명하고 완전한 보고를 위한 국제 지침으로, 체크리스트 25개 항목과 참여자 흐름도(flow diagram)를 포함한다.; An international guideline for transparent and complete reporting of randomized controlled trials, including a 25-item checklist and a participant flow diagram.; 주요 연구자: 더글러스 알트만(Douglas G. Altman), 데이비드 모허(David Moher)
오픈 사이언스 (Open Science): 연구의 전 과정(가설, 데이터, 분석코드, 결과, 출판물)을 공개적이고 투명하게 공유하여 과학의 재현성, 접근성, 협력을 증진시키는 운동이다.; A movement to share all aspects of the research process (hypotheses, data, analysis code, results, publications) openly and transparently to promote scientific reproducibility, accessibility, and collaboration.; 주요 연구자: 브라이언 노섹(Brian Nosek)
이해충돌 (Conflict of Interest): 연구자의 재정적, 개인적, 직업적 이해관계가 연구의 객관적 수행이나 보고에 부당한 영향을 미칠 수 있는 상황이다.; A situation where a researcher's financial, personal, or professional interests may unduly influence the objective conduct or reporting of research.; 주요 연구자: 미국심리학회(American Psychological Association)
데이터 공유 (Data Sharing): 연구에서 수집한 원시 데이터와 분석 코드를 다른 연구자가 접근하고 재분석할 수 있도록 공개 저장소에 공유하는 실천이다.; The practice of making raw data and analysis code from research accessible to other researchers through public repositories for verification and reanalysis.; 주요 연구자: 브라이언 노섹(Brian Nosek)
사전분석계획 (Pre-Analysis Plan): 데이터 수집 전에 분석에 사용할 통계적 방법, 변인 정의, 이상치 처리 기준, 모형 명세 등을 구체적으로 기술한 계획 문서이다.; A document specifying the statistical methods, variable definitions, outlier handling criteria, and model specifications to be used in analysis, written before data collection.; 주요 연구자: 에드워드 미겔(Edward Miguel)
HARKing (HARKing): 데이터 분석 결과를 확인한 후에 마치 사전에 예측했던 것처럼 가설을 수정하거나 새로 만들어 보고하는 의심스러운 연구관행이다.; A questionable research practice of modifying or creating hypotheses after examining data analysis results, presenting them as if they were predicted a priori.; 주요 연구자: 노버트 케르(Norbert L. Kerr)
파일서랍 문제 (File Drawer Problem): 통계적으로 비유의적인 결과를 얻은 연구가 출판되지 않고 연구자의 파일서랍에 방치되는 현상으로, 출판편향의 핵심 메커니즘이다.; The phenomenon where studies with statistically non-significant results remain unpublished in researchers' file drawers, representing the core mechanism of publication bias.; 주요 연구자: 로버트 로젠탈(Robert Rosenthal)
선택적 보고 (Selective Reporting): 연구에서 측정한 여러 결과 중 통계적으로 유의한 결과만 선별적으로 보고하고, 비유의적 결과는 누락하는 부적절한 보고 관행이다.; The inappropriate reporting practice of selectively reporting only statistically significant results from multiple measured outcomes while omitting non-significant findings.; 주요 연구자: 존 이오아니디스(John P. A. Ioannidis)
연구자 자유도 (Researcher Degrees of Freedom): 연구 과정에서 연구자가 데이터 수집 중단 시점, 이상치 처리, 변인 선택, 분석 방법 등을 자의적으로 결정할 수 있는 유연성의 정도를 나타내는 개념이다.; The degree of flexibility researchers have in making arbitrary decisions during research, including when to stop data collection, how to handle outliers, which variables to include, and which analyses to run.; 주요 연구자: 조지프 시먼스(Joseph P. Simmons)
QRP (Questionable Research Practices): 명백한 연구부정행위(FFP)에는 해당하지 않지만 연구의 신뢰성과 재현성을 저해하는 회색지대의 관행으로, p-해킹, HARKing, 선택적 보고 등이 포함된다.; Gray-area practices that do not constitute clear research misconduct (FFP) but undermine research reliability and reproducibility, including p-hacking, HARKing, and selective reporting.; 주요 연구자: 레슬리 존(Leslie K. John), 조지프 시먼스(Joseph P. Simmons)
연구참여자 보호 (Protection of Human Subjects): 인간 대상 연구에서 참여자의 신체적, 심리적, 사회적 안녕을 보호하기 위한 윤리적 원칙과 제도적 장치의 총체로, IRB 심의, 사전동의, 위험-이득 평가를 포함한다.; The totality of ethical principles and institutional mechanisms designed to protect the physical, psychological, and social well-being of participants in human subjects research, including IRB review, informed consent, and risk-benefit assessment.; 주요 연구자: 헨리 비처(Henry K. Beecher)
뉘른베르크 강령 (Nuremberg Code): 1947년 뉘른베르크 전범 재판에서 나치 인체실험에 대한 판결과 함께 공포된 인간 대상 연구의 10가지 윤리 원칙으로, 자발적 동의를 최우선 원칙으로 제시한다.; Ten ethical principles for human experimentation proclaimed in 1947 following the Nuremberg trials of Nazi war crimes, establishing voluntary consent as the paramount requirement.; 주요 연구자: 앤드루 아이비(Andrew C. Ivy), 레오 알렉산더(Leo Alexander)
헬싱키 선언 (Declaration of Helsinki): 세계의사회(WMA)가 1964년에 채택한 인간 대상 의학연구의 윤리적 원칙으로, 뉘른베르크 강령을 발전시켜 IRB 심의, 취약 집단 보호 등을 추가로 규정한다.; Ethical principles for medical research involving human subjects adopted by the World Medical Association in 1964, extending the Nuremberg Code with requirements for IRB review and protection of vulnerable populations.; 주요 연구자: 세계의사회(World Medical Association)
효과보고 의무 (Effect Size Reporting Mandate): APA를 비롯한 학술기관이 모든 통계 분석에서 효과크기와 신뢰구간을 의무적으로 보고하도록 요구하는 출판 정책이다.; A publication policy by APA and other scholarly institutions requiring mandatory reporting of effect sizes and confidence intervals in all statistical analyses.; 주요 연구자: 미국심리학회 출판위원회(APA Publications and Communications Board), 제이콥 코헨(Jacob Cohen)
STROBE 성명 (STROBE Statement): 관찰 역학 연구(코호트, 사례-대조, 단면 연구)의 보고 품질을 향상시키기 위한 국제 지침으로, 22개 항목의 체크리스트를 제공한다.; An international guideline for improving the reporting quality of observational epidemiological studies (cohort, case-control, cross-sectional), providing a 22-item checklist.; 주요 연구자: 에릭 폰 엘름(Erik von Elm)