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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...

Contents ANOVA Two-Way ANOVA Analysis of variance Analysis of variance(ANOVA) is a statistical method that tests the null hypothesis that all groups have the same mean by comparing the variation within and between groups in two or more groups. The tests for two groups have applied a normal or t distribution, but to compare more groups, use an F distribution that compares the degree of variability between groups. The data for ANOVA consist of the nominal variables ( factors ) that are being compared and the values for each factor, i.e., response variable. Each factor can be classified into several sub-groups and the factors in this group are called treatment (factor levels. The analysis of a single response corresponding to the factor level is called one-way ANOVA A} (anova), or multiple responses are called manova Multivariate analysis is beyond the scope of this book, but one-way and two-way variance analysis can be the foundation for that analysis. The null hyp...