두 집단의 평균을 비교할 때, 데이터의 표본 수가 너무 적거나 정규분포를 따르지 않는 경우 t검정 대신 사용… | 마이메르시 MyMerci
보건 관리
문제

두 집단의 평균을 비교할 때, 데이터의 표본 수가 너무 적거나 정규분포를 따르지 않는 경우 t검정 대신 사용하는 비모수 통계 검정법은?

해설
맨-휘트니 U 검정은 두 독립 표본의 평균 차이를 비모수적으로 검정하는 방법으로, 정규성 가정이 충족되지 않거나 표본 크기가 작을 때 사용합니다. 카이제곱 검정(보기2)은 범주형 변수의 독립성 검정에, 로지스틱 회귀분석(보기3)은 이진 종속변수 예측에, 피어슨 상관분석(보기4)은 연속 변수 간 선형 관계 측정에, 이원배치 분산분석(보기5)은 두 요인의 효과를 모수적으로 분석하는 데 사용됩니다.

심화 해설

작업치료 핵심 해설 이 문제는 작업치료 연구 및 근거 중심 실천(EBP, Evidence-Based Practice)에서 중요한 통계 검정법의 적절한 선택을 묻고 있어요. 작업치료사는 임상 데이터를 분석하거나 연구 논문을 읽을 때 통계적 방법을 이해해야, 결과를 올바르게 해석하고 임상 결정에 활용할 수 있어요. 핵심 개념 분석 (Key Concept) 문제의 핵심은 비모수 통계 검정(Nonparametric test)이에요. 모수 검정(예: t-검정, ANOVA)은 데이터가 정규분포를 따른다는 가정이 필요해요. 하지만 임상 데이터는 표본 수가 적거나(n

임상 시나리오

작업치료 임상 실무 가이드 임상 시나리오 (Clinical Scenario) 작업치료실에서 두 가지 다른 팔 훈련 기법(기존 기법 A vs 새로운 기법 B)의 효과를 소규모로 비교 연구하려고 해요. 각 기법에 환자를 10명씩 무작위로 배정했고, 중재 4주 후 액션 리서치 암 테스트(ARAT) 점수를 측정했어요. 데이터를 분석해보니, 기법 B 그룹의 점수 분포가 극단적으로 치우쳐 있고 정규성 검정에서 p값이 0.03으로 나와 정규분포 가정을 만족하지 않아요. 작업치료 중재 전략 (OT Intervention) 이런 경우, 모수 검정인 독립표본 t-검정을 사용하면 결과 해석에 오류가 생길 수 있어요. 따라서 비모수 검정맨-휘트니 U 검정을 선택하여 두 기법 그룹의 ARAT 점수(중앙값)에 유의미한 차이가 있는지 분석해야 해요. 이 분석 결과는 "새로운 기법 B가 기존 기법 A보다 통계적으로 유의하게 더 효과적이다"라는 근거 중심 실천(EBP)의 근거를 마련하는 데 도움이 돼요. 환자 안전 및 주의사항 (Precautions) 통계적 유의성(p

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