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이원분산분석(two-way ANOVA) 관련된 내용 분산분석 (Analysis of variance)의 개요 일원분산분석(One-way ANOVA) 사후분석(Post-hoc test) 이원분산분석(two-way ANOVA) 일원분산분석(one-way anova)의 경우 명목형인 설명변수(요인)의 각 효과와 연속형 반응변수의 관계를 추정하는 방법입니다. 요인이 2개 이상일 경우 고려해야 할 변동이 증가합니다. 이러한 다요인 분산분석에서 2개의 요인을 포함하는 자료의 분석을 이원분산분석(two-way anova) 라고 하며 데이터 구조는 표 1과 같습니다. 표 1 이원분산분석의 데이터 구조 요인1(α) 요인2(β) 합 평균 처리1 처리2 … 처리k 1 y 11 y 12 … y 1k T 1. y 1. 2 y 21 y 22 … y 2k T 2. y 2. ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ n y n1 y n2 … y nk T n. y n. 합 T .1 T .2 … T .k T 평균 y .1 y .2 … y .k y 표 1은 다음과 같이 구성되어있습니다. 요인(α, β, 설명변수): 2 반응변수(y) 수준(처리): 인자 1의 n(α), 인자 2의 k(β) 표 1의 각 값은 식 1과 같이 나타낼 수 있습니다. y ijl = μ + α i + β j + α i β j + e ijl (식 1) i: 요인 1의 인덱스, 1, 2, ..., n j: 요인 2의 인덱스, 1, 2, ..., k l: i, j에 대응하는 반응변수의 인덱스 위 모형은 n개 수준의 α와 k개 수준의 β에 의한 효과인 주효과(main effect) 와 두 요인에 의한 교호 효과(interaction effect) 는 αβ, 그리고 각 관찰치와의 오차항으로 구성됩니다. 식 1의 모형은 식 2와 같이...