anova4 이원분산분석(Two-way ANOVA)(feat.Python) 이원분산분석은 집단의 평균에 영향을 주는 요인이 2개인 경우에 사용한다. 또한 반복이 없는 경우와 반복이 있는 경우로 나뉘는데, 샘플 수가 1개면 반복이 없는 것이고, 2개 이상이면 반복이 있는 것이다. 반복이 없는 경우를 보면 A, B 두가 요인별로 샘플이 하나씩만 있는 것을 알 수 있다. 1. 반복이 없는 경우 이원분산분석은 요인이 2개이므로 가설을 세울 때 요인 별로 따로 세워야해서 2개의 가설을 세워야한다. 또한 이원분산분석의 분산분석표에는 두 번째 요인에 해당하는 값들이 추가된다. 이에 F검정통계량 값도 두 개가 나오고, 이 것으로 두 개의 가설을 검정한다. 여기서 a는 요인A에 의한 집단 수, b는 요인B에 의한 집단 수를 나타낸다. 2. 반복이 있는 경우 반복이 있는 경우는 두 요인에 의한 .. 2024. 1. 23. 일원분산분석 (One-way ANOVA)(feat. Python) 일원분산분석은 평균에 영향을 주는 요인이 1개인 경우에 사용하는 분산분석이다. 예를 들어 4개의 기계별로 생산량을 조사할 때는 집단이 4개이지만 집단 별 영향을 주는 요인은 "기계" 하나이기 때문에 일원분산분석을 사용한다. 만약 기계와 기계를 다루는 작업자 5명을 조사한다고 했을 때는 집단의 수와 상관없이 평균에 영향을 주는 요인은 "기계"와 "작업자"이기 때문에 이원분산분석을 사용한다. 일원분산분석에서는 귀무가설과 대립가설을 세울 때 집단의 수를 맞춰야 한다. 위의 예제처럼 기게가 4대 일 때는 가설을 μ4까지 표현해야한다. 또한 분산분석에서는 여러 계산이 헷갈릴 수 있어 분산분석표를 기준으로 삼아서 하는데, 일원분산분석의 표는 아래와 같다.( 일원분산분석은 크게 "반복이 같은 경우"와 "반복이 다른 .. 2024. 1. 23. 분산분석(ANOVA) 분산분석(ANOVA) - 분산분석은 3개 이상 다수의 집단을 비교할 때 사용하는 가설검정이다. 다수 집단 비교에서 t-test를 여러 번 사용하면, 다중검정문제 발생으로 1종 오류가 증가하게 된다. 따라서, 다수 간의 평균 비교에서 ANOVA를 통해 유의한 차이를 검정한다. A - ANOVA 결과, 그룹 사이의 차이가 없음 B - ANOVA 결과, 그룹 사이의 유의한 차이가 존재 분산분석의 종류 1. 일원분산분석 (One-way ANOVA) - 독립변인 1개와 종속변인 1개일 때, 집단 간의 유의미한 차이 검정 - ex) 각 국가별 학습기술에 따른 성적비교 (독립변인-학습기술, 종속변인-성적, 집단-국가) 2. 이원분산분석(Two-way ANOVA) - 독립변인 2개와 종속변인 1개일 때, 집단 간의 유.. 2024. 1. 23. 분산분석(ANOVA)의 가정(feat.Python) 분산분석이란 분산분석은 세 집단 이상의 모평균 차이를 검정하고, 표본에서의 차이가 통계적으로 유의한지 검증하기 위해 분산을 이용하는 방법을 말한다. 평균을 비교하는데 분산을 사용하는 이유는, 분산이 클 수록 치우쳐진 정도가 커 평균이 다를 확률이 높아지기 때문이다. 보통 분산분석은 "같다" 또는 "같지 않다"만 파악할 뿐, 다른 가설 검정처럼 "크다", "작다"는 파악하지 않는다. 여러 실험이나 연구에서 집단이 3개 이상인 경우가 많아 분산분석은 나름 활용도가 높다. 분산분석은 각 집단을 나누는 요인이 1개이면 일원분산분석(One-way ANOVA), 분산분석의 가설 설정 일반적인 가설검정에서 "같지 않다"는 방향을 모른다는 표현으로 양측검정을 하지만, 분산분석에서는 "평균이 다르다"는 의미로 쓰여 양측.. 2024. 1. 18. 이전 1 다음
