1. ANOVA검정의 가정
- 모집단들은 등분산을 가진다: 균형적인 설계. 하틀리(Hartley) 검정을 이용하여 검정할 수 있음
- 모집단들은 정규분포이다: 정규분포의 가정에 대한 위배는 중심극한정리에 의해 크게 심각한 문제를 야기하지 않는다.
- 관찰치는 서로 독립이다: 검정의 정확성에 크게 영향. 시계열자료의 경우 독립성의 가정이 위배될 가능성이 높음
2. 일원분류 분산분석(one-way classification ANOVA)
- 3집단 이상의 평균차이 검정
- 예제. 자동차 회사의 연비 차이
* 데이터 탭 > 데이터 분석 > 분산 분석 : 일원 배치법
* p값이 유의수주(0.05)보다 작으므로 귀무가설을 기각하여 회사간 연비차이는 있는 것으로 나타났다.
3. 이원분류 분산분석(two-way classification ANOVA)
- 두 개의 요인에 의해 자료를 분류하여 평균을 비교할 때 사용되는 통계기법
- 주효과(main effect)외에 교호효과(interaction effecf)에 대해 분석 가능
- 예제. 약과 비타민의 종류에 따른 환자들의 평균입원기간
* 데이터 탭 > 데이터 분석 > 분산 분석 : 반복 있는 이원 배치법
* 입력범위와 표본당 행수 설정에 주의 필요
* 비타민에 대한 효과(인자 A)는 p값이 0.11으로 유의수준(0.05)보다 크므로 비타민들 간의 효과에 차이는 없다는 가설을 기각할 수 없다.
* 약의 효과(인자 B)는 p값이 0.00으로 유의수준(0.05)보다 작으므로 약품 간의효과에 차이는 없다는 가설을 기각한다.
* 교호효과는 p값이 0.00으로 유의수준(0.05)보다 작으므로 비타민과 약품 간의 교호효과가 없다는 가설을 기각한다.
참고문헌 : EXCEL활용 통계학개론(2017, 박명섭, 박광태, 이민호)
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