■ 결과 표 읽는 순서 먼저 조정 평균( \(\bar y_{i(\text{adj})}\) )을 확인합니다. 조정 평균은 공변량을 전체 평균 \(\bar x\) 로 맞춘 뒤의 기대값이므로, 집단 간 차이를 직접 비교할 수 있습니다. 그 다음 부분 에타제곱 \(\eta_p^2\) 값을 봅니다. 효과 크기를 정량적으로 판단할 때 핵심 지표가 됩니다. ■ 판단 기준값 · \(\eta_p^2\) 가 0.01이면 작음, 0.06이면 중간, 0.14이면 큼이라고 판단합니다. · SSRA에서 제공하는 제III유형 제곱합을 사용하면, 다른 모든 효과를 통제한 순수한 집단 효과를 얻을 수 있습니다. 기준 미달 시 조치 \(\eta_p^2\) 가 0.06 미만이면 효과가 작다고 판단하고, 먼저 공변량 \(x\) 의 분산을 확인합니다. 공변량 차이가 큰 경우, 각 집단의 \(\bar x_i\) 를 더 균등하게 만들도록 설문 설계나 표본 추출 방식을 수정합니다. 그 후 다시 ANCOVA를 수행해 효과 크기가 개선됐는지 검증합니다. 예시 코드 model <- aov(y ~ group + x, data = df) summary(model) 집단 효과와 공변량을 동시에 추정하고, 제III유형 제곱합을 확인합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=192