오류가 포함

총 사례 수( n  = 30)에 대한 사전 및 사후 비교가 보고되었습니다. 데이터 분포의 정규성이나 분산의 균질성이 발생하지 않아 세 그룹을 비교(ANOVA 기법)하는 것은 불가능했습니다. 게다가 그룹은 대표성이 없는 표본 크기를 가졌습니다. 이러한 특성은 데이터 독립성을 과대평가할 수 있으며 p 값에 심각한 오류가 포함될 수 있음을 나타냅니다(Callegari-Jacques, 2003 ; Singer, Poleto, & Rosa, 2004 ). 이를 고려하면 효과 크기가 보다 신뢰할 수 있는 정보 소스가 되어야 합니다. 효과크기는 d  =  t /√n 공식 을 사용하여 paired t test 로 분석한 차원에 대해 Cohen's d를 이용하였고 , Wilcoxon signed-rank test로 계산된 차원에 대해서는 Pearson's r (Pallant, 2013 )을 사용하였다. 사용되는 공식은 r  =  Z /√2 n 입니다 . Cohen의 d 에 대한 효과 크기의 분류는 소형은 0.50까지, 중형은 0.80, 대형은 0.80까지 라는 점을 언급해야 합니다 . 대조적으로 Pearson의 r 에 대한 효과 크기 수준은 0.10까지 작고, 중간에서 0.30, 그리고 0.50까지 큽니다. 결과와 명상 수행의 총 횟수 간의 차이를 연관시키기 위해 Pearson의 상관 관계는 매개변수 차원(PHLMS)에 대해 측정되었고 Spearman의 상관 관계는 비모수 차원(DERS-36)에 대해 계산되었습니다. 또한 각 변수의 신뢰도나 내부 일관성(Cronbach's alpha) 정도를 평가하고 신뢰구간(95%)도 평가하였다. 모든 분석은 Statistical Package Social Sciences 소프트웨어(SPSS version 22, IBM, 2012 )를 이용하여 수행되었으며, 통계적 유의성은 5% 수준으로 확립되었다.구글 상위노출 구글상단노출 구글백링크 빠른스포츠중계 롤솔랭토토 롤토토 무료스포츠중계 스포츠중계 수원 쩜오 다낭 가라오케 롱타임 강남레깅스룸 강남달토 성인용품 성인용품 카지노솔루션 분양 토토사이트 안전놀이터 토토사이트 백링크 구글백링크 먹튀검증 안전한놀이터