지적장애 연구에서 활용되고 있는 상당수의 많은 데이터는 모집단의 편포성을 그대로 반영하고 있다. 그럼에도 불구하고 지적 장애 연구의 대부분은 정규성 가정을 전제로 하는 정규분포의 표집분포인 χ2분포, t분포, F분포에 기반한 통계 분석을 활용하고 있다. 단언컨대, 이는 검정력상에 문제를 야기시키고, 1종오류의 원인이 된다. 따라서 지적장애 연구 분야에서 비정규분포를 활용한 통계적 분석 방법에 대한 관심을 가져야 할 필요가 있다. 이런 비정규분포중 지적장애 학생들의 모집단이 흔히 보이기 쉬운 좌경비대칭 분포(negatively skewed distribution)를 형성할 수 있는 분포 형식이 베타분포(Beta distribution)이다. 이에 본 연구에서는 베타분포에 대한 이해를 높이기 위해 자료가 비정규성을 가질 경우에 발생할 수 있는 문제를 표본의 크기와 검정력 차원에서 검토하고, 베타분포의 여러 가지 수리적 특성을 소개하고, 지적장애 연구 분야에 있어서 베타분포의 활용을 위한 몇 가지 제언을 제시하였다.

The main purpose of this study was to verify methodological implications on Beta distribution for research on intellectual disabilities. Many researcher in the field of special education encountered negatively skewed distribution in many applications of research on intellectual disabilities. But most of them didn`t considered the peculiarity of negatively skewed distribution. In this paper, we explained problems about a incorrect hypothesis of normality test for research on intellectual disabilities and beta distribution for researches about negatively skewed distribution by mathematical procedures. Methodological implications about beta distribution for research about Intellectual disabilities were discussed. Although beta distribution with bayesian method had some disadvantages, it could be used to in actual research on intellectual disabilities.