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ANOVA 통계 분석 / 일원 분산 분석 (One-way ANalysis Of VAriance ), F - testStatistics/통계 및 실습 2022. 12. 27. 15:59
ANOVA 통계 분석 / 일원 분산 분석 ( One-way ANalysis Of VAriance ), F - test
3개 이상의 집단 간 평균을 비교하는 통계 분석 방법
독립변수의 수준이 2 개 이상 인 것 - ONE WAY
독립변수의 개수가 2 개 이상 : TWO WAY / 이원분산분석
집단의 수준이 3개 이상이기 때문에만 발생하는 특수한 상황
가설 검정
- 귀무가설 H0 : 3개 이상의 집단의 평균은 모두 같다 / 차이가 없다.
- 대립가설 H1 : 적어도 하나 이상의 집단에서 평균의 차이가 있다.
ANOVA 검정의 기본 가정
분산 분석
모집단에서 각각 14명의 표본을 추출
집단 간의 평균의 차이는 없음
집단 간 / 집단 내 의 정의
F 검정 통계량
집단 간 평균 제곱 / 집단 내 평균 제곱
F ↑ = 평균의 차이 ↑ = 귀무가설 기각
사후검정
어느 집단 간에서 유의한 차이가 나타나는 지 검증
유의확률이 0.000으로 귀무가설을 기각하는 경우 사후검정을 실시해야한다.
3개 이상의 집단 중에서 각각의 집단 간의 t검정을 진행하는 방식
사후검정의 3가지 방식
- Scheffe
- Tukey
- Ducan
Kruskal-Wallis 검정
일원 분산 분석의 비모수 통계 방법
- 샘플의 크기가 같거나
- 다른 두개 이상의 독립 샘플을 비교하는데 사용
⊙ 이 글은 개인 공부를 목적으로 작성된 글입니다.
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