논문에서 자주 인용되는 선행연구(1): G*power program 관련 논문

이번 포스팅 시리즈에서는 논문에서 자주 인용되는 선행연구들을 살펴보고자 한다. 여러 논문을 읽다보면 자주 눈에 뜨이는 선행연구들이 있는데, 이러한 논문들의 인용횟수를 보면 어마어마하게 높은 것을 확인할 수 있다. 특히 이런 논문들은 주로 연구법과 관련하여 인용된 경우가 많은데, 이러한 논문들에는 어떤 것들이 있는지 한 번 정리해보면 좋겠다 싶어 이번 포스팅에서 이를 다뤄보고자 한다.

 

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1. G*power 프로그램 사용시 인용되는 논문들

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39, 175-191.

Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods, 41, 1149-1160.

 

이전 G*power 관련 포스팅을 작성하였을 때, G*power program에 관한 reference를 언급한 적이 있다. G*power program을 사용하였을 경우, 위의 두 논문을 참고문헌에 포함해주는 것이 좋다. 

 

Google Scholar 에서 두 논문을 검색하면 어마어마한 인용횟수를 확인할 수 있다 .

 

 

Faul et al. (2007)은 이전 프로그램에서 수정된 버전인 G*Power 3 프로그램에 대한 설명을 자세히 기록해두었다. 앞선 G*Power 프로그램 소개 및 사용법에 대한 포스팅에서 언급했듯이, G*Power 3 프로그램에서는 Exact, F tests, t tests, X^2 tests, z tests 5가지의 통계 검증 방법을 선택할 수 있다. 그리고 각각의 검증 방법에 대한 설명을 논문의 ‘program handling’ 부분에서 자세히 설명하고 있다. 그 중 일부분을 해석하면 다음과 같다.

 

G*power 3에서는 다음과 같은 4가지 단계를 따라 분석을 진행합니다: (1) 연구문제에 적절한 통계 검증 방법을 선택, (2) 이전 단계에서 정의한 다섯 가지 유형(Exact, F tests, t tests, X^2 tests, z tests)의 분석 중 하나를 선정, (3) 분석에 필요한 parameter를 입력, (4) “Calculate” 버튼을 클릭하여 결과값 얻기

 

 

Faul et al. (2009)은 이전 선행연구(Faul et al., 2007)에 추가하여 상관분석과 회귀분석에서 G*Power 프로그램을 사용하는 방법을 소개하고 있다. 프로그램을 수정하면서 해당 논문에서 (1) 단일 표본 사분상관(single-sample tetrachoric correlations), (2) 종속 상관 관계 비교, (3) 이변량 선형 회귀, (4) 랜덤 예측모형을 기반으로 한 다중회귀분석 , (5)로지스틱 회귀분석, (6) 포아송 회귀분석에 대한 설명과 사용방법에 대해 언급하고 있다.