문맥 (context)
외부강사를 대상으로 하는 설문지 구성은 일반적인 사항에 관해 질문하는 문항과 수강명령프로그램 운영의 환경·체계성·효율성·개별화 및 평가와 관련한 문항, 수강대상자들의 수업태도에 관한 문항, 외부강사의 처우에 관한 문항으로 구성되어 있다. 일반적인 사항은 1번 문항부터 7번까지로 담당하고 있는 수강 프로그램, 총 강의 시간, 강의 경력 기간, 외부 강사로 참여하게 된 계기 등을 묻는 질문으로 구성되어 있다. 수강명령프로그램 운영의 환경을 측정하기 위한 질문은 총 4문항으로 설문지의 8번 문항부터 11번 문항까지이며 수강 프로그램과 관련한 행정적 지원, 의사소통, 시설 공간, 담당 직원과의 피드백에 관한 질문으로 5점 척도로 구성하였다. 수강명령프로그램 운영의 체계성에 관한 질문은 총 6문항으로 외부강사가 직접 구성한 수강 프로그램에 대한 체계성을 확인하기 위한 것으로 12번 문항부터 17번 문항까지 5점 척도로 구성하였다.
병과자 조사는 사전검사 및 사후검사를 실시한 응답자와 다른 집단을 대상으로 실시된다. 수강프로그램을 이수한지 3개월이 지난, 수강과 보호관찰을 병과 받은 집단인데 병과자 조사를 실시하는 목적은 수강프로그램을 종료한 후에 일상의 삶으로 돌아갔을 때 수강프로그램의 효과가 얼마나 유효한지를 파악하기 위함이다. 선행연구 검토와 연구진간 회의를 거쳐 일차 설문을 완성하고 워크숍을 개최하여 실무가, 전공 분야 전문가로부터 자문을 구하여 최종설문을 완성하였다. 설문내용은 수강명령내용에 대한 기억 정도, 수강명령 재범방지에 대한 효과성 인식, 수강명령 교육효과의 유지정도, 수강명령 교육내용의 실제생활 적용정도, 재범위기상황 경험 및 대응, 위기상황시 수강명령 교육내용의 도움정도, 행위의 재발가능성, 교육이후 심리행동 변화에 대한 인식, 프로그램 효과성에 대한 인식으로 구성되어 있다.
사전-사후검사의 변화 효과를 분석하기 위하여 반복측정 분산분석방법을 사용하였다. 반복측정 분산분석에서 데이터의 총분산은 두 종류의 분산으로 나누어진다. 하나는 개체내 분산이며, 다른 하나는 개체간 분산이다. 전자의 경우는 특정 개체 내에서 반복해서 측정하는 변수들 간의 차이를 나타내는 분산이며, 개체간 분산은 총분산에서 개체내 분산을 뺀 값으로 개인별 차이를 보여주는 분산이다. 반복측정 분산분석에서는 개체내 분산이 다시 두 가지로 구분된다. 하나는 모델 분산으로서 시간에 따른 차이(실험효과라고 명명하기도 한다.)에 따른 변화를 보여주는 것으로 원래 의도했던 목표에 대한 달성 효과를 보여주는 값이다. 다른 하나는 무작위로 나타나는 개인의 차이이다. 개체내 분산에서 모델 분산과 잔여 분산을 사용해서 반복측정 아노바의 유의도를 계산한다.
반복측정 분산분석을 시행하고 그 결과를 해석할 때 유의해야할 통계치가 구형성(sphericity) 검증 통계치이다. 이를 위해서 Mauchly의 W 검증을 수행한다. 이를 통해서 구형성이 위배되지 않았을 때 그 결과를 그대로 해석하지만, 위반하였을 때는 Greenhouse–Geisser 교정통계치나 Huynh–Feldt 추정값 등을 사용해야 한다. 그렇지만 이러한 구형성 가정은 반복측정에 3회 이상일 때 의미를 가진다. 현재 우리의 데이터와 같이 사전과 사후 두 시점의 데이터에서 반복측정 분산분석을 사용하는 경우에는 구형성 가정이 충족되는 것으로 간주하기 때문에 별도로 신경을 쓸 필요가 없다. 사후검사의 주관적 인지 및 태도를 분석하기 위해서는 기본적인 빈도분포를 살펴보았고, 일원 분산분석을 통하여 주요 독립변수별로 각 영역의 수강 프로그램의 효과성에 대한 평가에 의미 있는 차이가 있는지 분석하였다.
단약변화단계의 사전-사후 검사 반복측정 분산분석 결과가 제시되어 있다. 앞서 언급한 바와 같이 사례수가 작기 때문에 통계적 유의도는 모든 분석에서 나타나지 않았다. 따라서 관계의 크기를 나타내는 부분 에타 제곱을 중심으로 살펴본다. 일반적으로 부분 에타 제곱이 0.01일 때 관계의 크기가 작다고 보지만 사례수가 150개 정도인 알코올 프로그램에서 통계적 유의도가 p=.05의 수준에 해당하는 부분 에타 제곱이 0.03 정도이기 때문에 약물 프로그램에서도 이 기준을 적용하기로 하겠다. 단약변화단계 척도 중에서 인식의 차원만이 부분 에타 제곱이 0.113으로 기준보다 높았다. 0.113의 값은 관계의 크기가 상당히 크다는 것을 보여주고, 이는 사전과 사후 검사에서의 변화가 크다는 것을 의미한다. 이는 인식의 평균이 18.622에서 21.947로 상당히 높아졌다는 데서도 확인할 수 있다. 약물 프로그램 교육을 통해서 수강 대상자들이 인식적인 측면에서 상당한 변화가 있음을 알 수 있다.
금주변화단계를 측정하는 척도는 문제 음주자의 변화동기 수준을 평가하기 위해 개발된 것으로 인식(recognition), 양가성(ambivalence), 실천(taking steps)의 3개 요인으로 구성되어 있다. 인식 요인은 음주와 관련된 문제점을 인식하는 정도, 단주를 원하는 정도 등을 반영하며, 실천 요인은 단주를 위한 구체적인 행동을 실천하는 정도, 재발예방을 위한 치료에 전념하는 정도를 반영하고, 양가성 요인은 음주 조절력이 있는 것인지, 음주량, 음주로 인한 타인의 피해, 알코올 중독에 대한 양가적인 생각의 정도를 반영한다. 인식 점수가 높을수록 자신의 음주문제와 변화에 대한 욕구를 인식하고 깨닫고 있음을 의미한다. 양가감정이 높다는 것은 자신의 약물 조절능력, 투약량, 타인 피해여부, 중독자 여부에 대해서 확신하지 못하고 있음을 의미한다. 실천이 높음은 자신의 투약 문제를 개선하기 위해 이미 행동을 하고 있을 의미한다. 인식과 실천은 높아질수록 양가성은 낮아질수록 중독 상태에서 개선되어 가고 있다고 할 수 있다.
보호관찰소에서는 꾸준히 수강프로그램 운영의 전문성을 높이기 위한 노력을 하였으나 조사결과 내부직원의 수강근무경력은 1년 미만이라고 응답한 비율이 31%로 가장 높았고, 전문성보다는 인사발령에 따라 업무를 담당하는 측면이 발견되었다. 수강업무 담당직원들은 교육, 자격증 취득을 통해 전문성을 심화해야 함에도 불구하고 과중한 업무나 조직내 배려 부족 등으로 인해 교육기회는 부족한 것으로 나타났다. 급격히 늘어난 수강대상자의 수를 내부직원만으로는 감당하기 어렵기 때문에 어느 지역에서든지 외부강사가 일부 수강을 담당하고 있는 형편인데, 외부강사에 대한 처우는 열악하여 일부 능력 면에서 부족한 강사들이 자신의 경력을 위해 오는 경우도 있다. 타기관에서 오는 강사나 외부강사의 경우, 외부에서 온 사람이므로 치료자인 동시에 엄정한 법집행자로서의 이중적 역할 정체성을 지닌 수강프로그램 진행자에 대한 이해가 부족할 수 있다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
반복측정 분산분석에서 구형성(sphericity) 가정을 별도로 신경 쓸 필요가 없는 경우는 언제인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation반복측정 분산분석 시 구형성 가정을 고려하지 않아도 되는 특정 상황을 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction구형성 검증과 관련된 통계적 조건 및 데이터 시점에 관한 정보를 추출한다.
- 반복측정 분산분석을 시행하고 그 결과를 해석할 때 유의해야할 통계치가 구형성(sphericity) 검증 통계치이다.
- 이러한 구형성 가정은 반복측정에 3회 이상일 때 의미를 가진다.
- 현재 우리의 데이터와 같이 사전과 사후 두 시점의 데이터에서 반복측정 분산분석을 사용하는 경우에는 구형성 가정이 충족되는 것으로 간주하기 때문에 별도로 신경을 쓸 필요가 없다.
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3근거 선택
evidence_selection구형성 가정이 충족되는 것으로 간주되는 구체적인 데이터 조건을 선택한다.
- 사전과 사후 두 시점의 데이터에서 반복측정 분산분석을 사용하는 경우에는 구형성 가정이 충족되는 것으로 간주하기 때문에 별도로 신경을 쓸 필요가 없다.
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4논리 통합
logical_integration구형성 가정은 반복측정이 3회 이상일 때 의미가 있으나, 사전과 사후라는 두 시점의 데이터만 사용하는 경우에는 가정이 충족된 것으로 간주한다는 논리를 연결한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation사전과 사후 두 시점의 데이터를 사용하는 반복측정 분산분석의 경우 구형성 가정이 충족된 것으로 간주하여 별도의 고려가 필요 없다는 결론을 도출한다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대한 최종 답변을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
사전과 사후 두 시점의 데이터에서 반복측정 분산분석을 사용하는 경우에는 구형성 가정이 충족되는 것으로 간주하기 때문에 별도로 신경을 쓸 필요가 없다.
핵심 해석 (core_interpretation)
구형성 가정이 유의미한 조건인 반복측정 횟수와 본 문맥에서 다루는 데이터의 시점(사전-사후)을 비교하여, 두 시점의 데이터 사용 시 가정이 충족됨을 근거로 답을 도출한다.