모든 성장의 물결을 담아내는 것

On showing all the ripples in the growth analysis pond

Martin V Pusic1 & Colleen Gillespie1




성장변화곡선은 시간의 변화에 따라서 한 개인의 변화과정을 여러 차례 측정한 것을 보여준다.

A growth line is a representation of multiple measurements in the same individual that change in response to an ongoing process over time


평균적으로 '집단'이 얼마만큼 성장했는가도 중요하지만, 연구자들은 개개인의 성장을 살표보는 것 역시 중요하다.

Although there is no doubt that the fact that the group improved on average is important, we would suggest that investigators reporting growth data would do well to also report individual-level growth patterns


(1) 


(A)(B)



(1)번과같은 상황에서도 (A)처럼 전체 집단이 균일하게 향상될 수도 있는 반면, (B)처럼 한 집단은 나빠지고 다른 집단은 향상되었을 수도 있다.


이렇게 개개인 수준에서는 완전히 다른 상황이더라도 두 점(Baseline, Post)에서 봤을 때는 평균과 표준편차가 완전히 동일할 수 있다.

Importantly, these vastly different individual growth patterns can result in the same mean and standard deviation for the two observation points




[van Es JM, Wieringa-de Waar M, Visser MRM. Differential growth in doctor–patient communication skills. Med Educ 2013;47:691–700] 논문에서 저자들은 Standard와 Standard 이상의 점수를 받은 피훈련자의 비율을 보여주었다.



데이터의 복잡성을 보여주는데 있어서 잘 그려진 그래프만큼 좋은 것은 없다.

Nothing really substitutes for a good graph showing all the complexity of the data



위의 그림처럼 개개인의 성적 변화를 다 보여줄 수도 있다.



그러나 이렇게 직접적으로 보여주는 것은 오히려 개개 학생의 변화과정의 패턴을 가린다.

This straightforward picture masks complex underlying patterns in the trajectories of individual students


결국 그룹 수준의 변화는 개인 수준의 변화를 추상화(abstraction)한 것이라고 할 수 있다.

In the end, group-level results are abstractions of what is happening at the level of the individual learner









 2013 Jul;47(7):643-5. doi: 10.1111/medu.12231.

On showing all the ripples in the growth analysis pond.

Source

Office of Medical Education, NYU School of Medicine, New York, NY 10025, USA. martin.pusic@nyumc.org

PMID:

 

23746153

 

[PubMed - in process]



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