anova2 기초통계 - Anova(two-way) 1. Two-way Anova 1) Two-way Anova 특징 - 독립 변수가 2개이고, 상호작용(interaction)이 존재할 수 있는 Anova 분석 방법 2) Interaction - 상호작용은 독립변수의 main effect가 다른 독립 변수의 level(=범주형 데이터의 group)에 따라 기존의 선형 관계를 비선형으로 바꾸는 것. - 상호작용이 존재한다는 것은 종속 변수에 대한 특정 독립변수의 영향 관계가 다른 독립 변수의 범주 개수에 따라 변한다는 것을 의미 2. F-value 1) two-way에서는 추가적인 F값이 필요하다. - X1의 main effect를 측정하기 위한 F값 - X2의 main effect를 측정하기 위한 F값 - 상호작용의 효과를 측정하기 위한 F값 2) 가설 .. 2020. 10. 21. 기초 통계 - Anova(one-way) 1. Anova 분석 - ttest는 집단 간의 평균으로 비교했다면, anova는 평균의 분산을 활용하기 때문에 분산분석이라고 부른다. - 2개 이상의 다수 집단 간의 차이를 비교할 때 사용 - F분포 이용 - 정규성, 분산의 동질성, 관찰의 독립성 가정 - Anova 분석 종류 : 일원 분산, 이원 분산분석, 다원 변량 분산분석, 공분산 분석 2. Anova(one-way) 변수 특징 - 종속 변수 : 연속형 데이터만 가능 - 독립 변수 : 이산형/범주형 데이터(1개 변수에서 범주가 여려개인 경우도 가능)만 가능 3. F-분포 1) F-value - F값은 2개의 분산(Between Variance, Within Variance)의 비율로, 이를 구하기 위해 모든 범주의 전체 평균과 각 범주의 평균이 .. 2020. 10. 21. 이전 1 다음
