![[간호이론] cohen 코헨-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0001.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0002.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0003.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0004.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0005.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0006.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0007.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0008.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0009.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0010.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0011.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0012.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0013.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0014.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0015.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0016.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0017.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-18](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0018.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-19](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0019.gif)
![[간호이론] cohen 코헨-20](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81775-0020.gif)
분야
hwp1.1 개괄적으로 들어가는 말
1.2 유의성 기준
1.3 표본 결과의 신뢰도와 표본 크기
1.4 효과 크기
1.6 유의성 검증
Chapter 2
The t test for means 평균을 위한 t 검증
2.1 도입과 사용
2.3 멱표
2.4 표본 크기 표
2.5 유의성 검증에 대해 표의 사용
행동 과학자가 실제 현상을 취급하는 통계전문가의 역할을 해야할 경우, 그것이 하나 또는 그 이상의 귀무가설 검증 목적을 위해 존재할 확률이 높은데, 예를 들면 설명을 요하는 현상은 사실상 존재하지 않는다는 가설[Fisher, 1949, p. 13]"을 들 수 있다. 행동과학자가 이러한 가설을 증명하고자 한 것은 아니다. 반면에, 그는 전형적으로 이러한 가정을 기각하고 싶어하고, 본 현상이 사실은 실재한다는 점을 증명하고자 한다.
우리는 필연적으로 통계 추론의 확률적 특징의 시작 지점을 인정하면서 기각하다, 증명하다와 같은 단어에 대해 노력을 헛되게 하는 인용 문구를 생략할 것이다.
p.2
이것은 아마도 한 조사자가 귀무가설에 대해 기각하는 기본과 검증 조건하의 현상에 존재하는 증거를 제공하는 연구결과에 대한 적절한 확률 기준을 설정하는 것을 요구하게 되면서 행해질지도 모른다. 모집단에서 추출된 임의 표본에서 산출된 결과는 모집단의 특징을 대략으로만 그려낼 것이다. 따라서, 비록 귀무가설이 실제로 사실일지라도, 주어진 표본 결과가 이러한 사실을 정확하게 투영한다고 예상되지는 않는다. 표본 자료가 수집되기 전에, 조사자는 몇몇의 세밀한 수치 a(말하자면, .01, 혹은 .05)를 선택하고, 그 결과 그는 결국에는 표본 자료에 관해 말할 수 있을지도 모른다. 만약, 귀무가설이 사실이라면, 획득된 표본 확률 결과는 예를 들어 통계적 유의적 결과인 a와 다름이 없다.
