sons dataStory

분산분석 (Analysis of variance)의 개요 관련된 내용 분산분석의 개요 일원분산분석(one-way ANOVA) 사후분석(Post-hoc test) 이원분산분석(two-way ANOVA) 두 개이상 여러 집단의 비교는 각 그룹의 분포를 비교하는 것과 같습니다. 분포의 비교는 평균이나 분산 등을 기준으로 평가할 수 있습니다. z 검정 또는 t 검정이 평균을 비교 대상으로 한 것과 같이 그 대상을 각 분포의 분산으로 지정할 수 있습니다. 이 경우 사용하는 방법론을 분산 분석(ANOVA) 이라고 합니다. 예를 들어 두 개 이상의 집단에서 각 집단내의 변동과 집단간 변동을 비교하여 모든 집단의 평균이 동일하다는 귀무가설을 검정하는 통계방법입니다. 두 개 집단의 가설검정을 위해 정규분포 또는 t 분포를 적용하였지만 그 이상의 집단을 비교하기 위해서는 집단 간의 변동성의 정도를 비교하는 F분포 를 사용합니다. 분산분석을 위한 자료는 비교 대상이 되는 명목변수인 요인변수 (factor, 설명변수) 와 각 요인에 따른 값들 즉, 반응변수(respond variable, 종속변수) 로 구성됩니다. 각 요인은 몇 개의 소집단으로 분류될 수 있으며 이 소집단의 요인들을 처리 (treatment, 요인수준) 라고 합니다. 요인 수준에 대응하는 반응변수가 한 개인 경우의 분석을 일원분산분석 (one-way anova) 라고 하며 여러 개인 경우를 다변량분산분석 (manova) 라고 합니다. 표 1은 한개의 요인에 따른 분리된 실험군에 대한 두 개의 처리효과를 포함합니다. 이 경우 각 처리에 대한 관측치 수는 같으므로 균형 설계(balanced design) 라고 하며 표본 크기가 설계의 셀 전체에서 같지 않으면 불균형 설계(unbalanced design) 라고 합니다. 표 1 그룹 간 일원 분산 분석 treatment(factor) group1 group2 s1 s6 s2 s7 s3 s8 s4 s9 s5 s10 ...

내용 용어 Fitting ANOVA aov() anova_test() 분산분석의 개요 요인(명목 또는 순서변수)이 설명 변수로 포함될 때 분석의 중심은 예측에서 각 그룹 차이에 대한 결정으로 이동하며 이 경우 사용하는 방법론을 분산 분석(ANOVA) 이라고 합니다. ANOVA 방법론은 다양한 실험 및 준실험 설계를 분석하는 데 사용됩니다. 용어 일반적으로 실험 설계, 특히 분산 분석에는 고유하게 사용되는 용어가 있습니다. 그룹화 변수는 요인(factor) 이라고도 합니다. 요인에 포함된 범주(그룹)를 수준(level) 또는 그룹 이라고 합니다. 수준 수는 요인에 따라 다를 수 있습니다. 요인의 수준 조합을 셀 이라고 합니다.다음 데이터로부터 용어들을 알아봅니다. 자료는 불안을 치료하기 위한 treatment내에 두 가지 수준(CBT, EMDR)이 있는 그룹 또는 레벨(level) 간 요인입니다. 환자가 하나의 그룹에만 할당되기 때문에 그룹 간 요인(between-groups)이라고 합니다. CBT와 EMDR을 모두 받은 환자는 없습니다. 다음 표의 s 문자는 주제(환자)를 나타내며 그 환자로 부터의 값이 반응변수이고 치료의 수준은 독립변수입니다. 각 처리 조건에 동일한 수의 관측치가 있으므로 균형 설계(balanced design) 가 있습니다. 표본 크기가 설계의 셀 전체에서 같지 않으면 불균형 설계(unbalanced design) 가 있는 것입니다. One-way between-groups ANOVA Treatment CBT EMDR s1 s6 s2 s7 s3 s8 s4 s9 s5 s10 위 표의 통계적 설계는 두개의 수준으로 구성된 요인 1개가 존재합니다. 즉, 분류 변수가 1개이므로 일원 분산 분석(one-way ANOVA) 이라고 합니다. 특히, 그룹 간 일원 분산 분석 입니다. ANOVA 설계의 효과는 주로 F 테스트 를 통해 평가됩니다. 치료...