통계 분석 첫째, 33개 결과의 기준 평가는 모든 그룹 기준 차이에 대해 대응 t 검정(Kolmogorov-Smirnov 테스트에서 정규성이 확인되었으므로)을 통해 비교되었습니다. IQ, 사회경제적 지위(SES), 연령과 같은 다른 공변량에도 동일한 절차가 적용되었습니다. 카이제곱 테스트는 성별 및 ADHD 하위 유형 비율 차이에 적용되었습니다. 중재 후 측정에 대한 중재 및 ADHD 하위 유형(이분형 고정 요인)의 효과는 연구된 각 영역에 대해 하나씩 6개의 서로 다른 GLM을 통해 평가되었습니다. (CBCL[9개 종속 변수], CPTT[8개 종속 변수], EACIP[5개 종속 변수) ], AWMA [5개 종속변수], BRIEF 학부모 보고서 [3개 종속변수], 교사 보고서 [3개 종속변수]). 우리는 과적합을 피하기 위해 동일한 다변량 모델에 기준선 평가나 위에서 언급한 공변량을 삽입하지 않았습니다(Hawkins, 2004 ; Zhang, 2014 ). 예를 들어, 최소 9개의 종속 변수(개입 후 결과), 9개의 공변량(기본 결과 측정) 및 2개의 고정 요인이 있는 회귀는 CBCL의 GLM에 적합합니다. 두 고정 요인 간의 상호작용 효과(조정 효과)도 평가되었습니다. 모든 GLM 분석은 유의수준( α ) 이 0.05인 SPSS 버전 22를 사용하여 수행되었습니다 . 그러나 주효과가 통계적으로 유의한 것으로 확인된 경우(Pillai의 추적 사용), 그룹 간 유의미한 차이를 나타내는 종속변수의 p 값이 α /종속변수 수 보다 작은 지 Raykov와 Marcoulides가 권장하는 절차에 따라 확인했습니다. ( 2012 ). 이 수정은 너무 보수적으로 보일 수 있지만 10개 미만의 종속 변수를 테스트할 때 권장됩니다(Johnson & Wichern, 1992 ). 구글 상위노출 강남레깅스룸 강남달토 성인용품 성인용품 카지노솔루션 무료스포츠중계 토토사이트 토토사이트 백링크 구글상위노출 먹튀검증