F검증(ANOVA : analysis of variance)
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작성일 20-09-30 12:09
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◦분산分析(변량分析)은 크게 일원분산分析(one-way ANOVA)과 다원분산分析(multi-way ANOVA)으로 대별된다
■일원분산分析일(one-way ANOVA) : 독립변수가 2가지 이상의 값을 갖는 명명척도일 때, 즉, 집단 구분이 2개 이상일 때 집단간의 mean(평균)의 차이를 검증하는 방법이다. 예를 들어 3집단(A, B, C집단)을 동시에 차이分析을 하였을 경우 A:B, A:C, B:C의 개별집단끼리 비교하는 分析이다.
◦분산分析에서 독립변수(집단구분 변수)는 명명척도의 형태를 띠며, 종속변수(mean(평균)의 차이를 알아보려는 변수)는 매트릭스data(資料)이어야 한다.
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F검증(ANOVA : analysis of variance)F검증[1] , F검증(ANOVA : analysis of variance)기타레포트 ,
F검증[1]
F검증(ANOVA : analysis of variance)
레포트/기타
1. 사용목적
2. 기본원리
3. 분산分析의 전제
4. data(資料)의 SPSS 처리결과
1. 사용목적
◦통계치의 기대분포는 R. A. Fisher의 이름을 따서 F분포라 한다. 分析의 방법은 Scheffe test, Duncan test, Turkey test 등의 방법이 있다
■다원분산分析(multi-way ANOVA) : 명명척도로 된 2개 이상의 독립변수에 따른 메트릭data(資料)로 된 종속 변수의 mean(평균)의 차이를 검증할 때 이용되는 방법이다 한 변수의 效果(효과)를 통제하고 나머지 변수의 效果(효과)를 검증하는 공분산 分析(ANOCOVA)과 상호작용效果(효과)를 포함하여 두 변수의 效果(효과)를 分析하는 방법과 상호작용效果(효과)를 分析하지 않는 방법이 있다 SPSS에서는 2원(독립변수 2)부터 5원(독립변수 5) 분산分析을 실시할 수 있다
■공분산分析(ANOCOVA : analysis of covariance)은 다원변량 分析을 할 때 하나의 변수가 하나의 변수가 미치는 效果(효과)를 제거한 상태에서 나머지 하나가 종속 변수에 미치는 순수한 效果(효과)만을 分析하고자 할 때 행하는 방법이다.
◦2 집단 이상의 mean(평균)간의 차이를 검증하는 데 이용되는 방법이다.
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다. 이 방법을 이용하여 사후검증을 실시할 수 있다
■사후검증(multiple comparision test)은 1원변량 分析에서 모든 집단을 2개의 조합으로 만들어 이들 조합간의 차이를 비교하는 방법이다.
