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일원분산분석(One-way ANOVA) 관련된 내용 분산분석 (Analysis of variance)의 개요 일원분산분석(one-way ANOVA) 사후분석(Post-hoc test) 이원분산분석(two-way ANOVA) 분산분석의 귀무가설은 다음과 같습니다. H0 : µ 1 = µ 2 = · · · = µ n 분산분석을 위해 다음을 가정합니다. 각 모집단은 정규분포를 따릅니다. 모든 모집단의 분산은 동일합니다. 관측치들은 독립적이어야 합니다. 위의 정규성 가정은 각 그룹에 대응하는 모집단을 검정하는 것은 어렵기 때문에 모델의 잔차에 대한 검정으로 대신합니다. 또한 독립성은 자료의 수집단계의 정보에 의해 판단되는 것으로 분석 중에 그 검정은 쉽지 않습니다. 표 1에서 나타낸 것과 같이 one-way ANOVA는 각 factor에 포함되는 수준 즉 처리(treatment, 요인수준)가 없습니다. 그러므로 일원분산분석에서는 요인과 treatment가 같으며 각 요인에 포함된 값들(반응변수)을 그룹화합니다. 이 구조에서 각 그룹내의 변동과 각 요인들 사이의 변동을 비교합니다. 표 1 일원분산분석을 위한 자료구조 요인(처리) 1 2 … t 반응(값) x 11 x 12 … x 1t x 21 x 22 … x 2t ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x n1 x n2 … x nt 평균 X 1 X 2 … X .t 총평균 X .. 표 1로부터 각 값들은 식 1과 같이 일반화한 모형으로 나타낼 수 있습니다. x ij  = μ j + e ij (식 1) x ij : 각 값 μ j : 그룹 j의 평균 e ij : x ij 에 대응하는 오차 i:1, 2,…, n(그룹내 값의 수) j:1, 2, …, t(그룹의 수) 이 모형에서 각 변수는 독립적이고 정규분포에 부합한다고 가정했으므로 오차항(e) 역시 평균이 0이고 일정한 분산을 가진 정규분...