양적 연구에서 표본 크기 결정에 영향을 미치는 요인이 아닌 것은?

표본 크기는 유의수준, 검정력, 효과 크기, 모집단의 분산에 의해 결정되며, 연구자의 경험은 직접적인 영향 요인이 아니다.

양적 연구에서 표본 크기를 결정하는 통계적 요인들을 이해하고 있는지를 확인하는 거예요.

표본 크기 결정은 연구 설계의 핵심 단계로, 충분한 크기의 표본을 확보하지 못하면 연구 결과의 신뢰성과 타당성이 떨어질 수 있어요. 표본 크기는 주로 네 가지 통계적 요소인 유의수준(α), 검정력(1-β), 효과 크기(Effect size), 모집단의 분산에 의해 결정돼요. 이러한 요소들은 표본 크기 계산 공식에 직접적으로 포함되는 변수들이에요.

반면 연구자의 경험은 표본 크기 결정에 간접적인 영향을 미칠 수는 있지만, 통계적 계산의 직접적인 입력 변수가 아니에요. 경험 많은 연구자는 효과 크기를 더 정확히 예측하거나 연구 설계를 효율적으로 할 수는 있지만, 이는 표본 크기 결정의 '영향 요인'이라기보다는 '보조 요소'에 가까워요.

가정전문간호사로서 양적 연구를 수행할 때, 적절한 표본 크기를 결정하는 능력은 연구의 과학적 엄밀성을 보장하는 중요한 역량이에요. 특히 가정 방문을 통한 연구에서는 시간과 비용 제약이 크기 때문에, 통계적으로 타당하면서도 실현 가능한 표본 크기를 설정하는 것이 매우 중요해요.

가정전문간호사가 노인 당뇨 환자의 자가 관리 교육 프로그램 효과를 연구하려고 해요. 유의수준 0.05, 검정력 0.8, 중간 효과 크기(Cohen's d=0.5)를 설정하고 모집단의 혈당 변이(분산)를 고려하여 표본 크기를 계산했어요. 하지만 선배 연구자의 조언으로 표본 크기를 20% 더 늘리게 되었어요.