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< ANOVA ( 일원 분산분석, 이원 분산분석 ) >

◆ 일원 분산분석

▷ 독립변수가 명목척도 수준이어야 한다.

▷ 둘 이상의 수준(Level)으로 구성된 하나의 독립변수가 있을 때 사용

▷ 종속변수는 반드시 연속변수

◆ 이원 분산분석

▷ 두 개의 독립변수가 있을 때 사용 ( two-way ANOVA )

▷ n-way ANOVA : n개의 독립변수

◆ 분산의 근원

▷ 귀무가설에 의해 모든 집단은 같은 모집단을 가지고 있으며 추출된 점수(score)는 모두 같은 모집단으로부터 추출된 것이다.

▷ 총 변이 (Total variation)

⇒ 집단 내 ( wighin - group variation ) 변이

⇒ 집단 간 ( between - group ) 변이

▷ 총 변이 (Total variation )가 집단 내 변이와 동일하다면 변이는 없음을 나타냄. 즉 집단의 평균 차이가 없음을 의미함.

◆ 분산분석

▷ 가설설정

⇒ 귀무가설(H0) : 각군의 평균이 동일하다.

⇒ 대립가설(HA) : 적어도 한군의 평균은 다르다.

▷ 검정통계량

◆ 사후검정(다중비교)

▷ 분산분석에서 귀무가설이 기각되어 최소한 한 쌍의 평균이 다르다는 결론이 내려지면 어느 집단이 서롷 차이가 있는지를 알아 보는 것.

▷ 전체군 비교에서 차이가 없다고 판정되었다면 다중비교가 불필요하다.

※ 일원분산분석은 두 집단 이상의 평균을 비교하는데 사용된다.

※ F값이 유의하고 집단이 셋 이상이면 사후검정으로 집단간에 차이가 있는지 분석한다.