분산분석 편집하기

;analysis of variance; ANOVA
;분산분석, 변량분석

==개요==
*동일한 모집단에 속하는지를 통계적으로 검증
*집단간 평균의 차이가 통계적으로 의미가 있는지를 검증하는 분석
*분산의 근원을 찾고 통계적 유의도를 확인

==개념==
수업 방식의 효과를 알아보기 위해 강의식, 토론식, 실습식 수업을 진행한 후 성취도를 측정하는 경우를 생각해보자.
*독립변수 X: 수업방식
*종속변수 Y: 학업성취도

측정된 수업방식별 성취도 평균이 강의식 46점, 토론식 50점, 실습식 54점이라고 하자. 분산에 따라 A(분산 작음) 혹은 B(분산 큼)와 같은 분포로 나타날 수 있다.<ref>이해를 돕기 위해 과장되게 표현되었다.</ref>

[[파일:anova_data_case.png]]

자료 A와 B를 비교해볼 때 집단별 평균은 모두 동일하지만,
*자료 A는 분산이 상대적으로 작다. 따라서 집단간 평균의 차이가 통계적으로 유의하다.
*자료 B는 분산이 상대적으로 크다. 따라서 집단간 평균의 차이가 통계적으로 유의하지 않다.
:→ 기본적으로 분산이 워낙 크기 때문에, 표본을 추출하다보면 이 정도의 평균 차이는 흔한 일이다(=수업방식이 성취도에 영향을 준다고 확신하기 어렵다).

==주석==
<references/>

[[분류: 통계]]
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+;analysis of variance; ANOVA
+;분산분석, 변량분석
 ==개요==
-;analysis of variance (ANOVA)
+*동일한 모집단에 속하는지를 통계적으로 검증
-;분산분석, 변량분석, 아노바
+*집단간 평균의 차이가 통계적으로 의미가 있는지를 검증하는 분석
 *분산의 근원을 찾고 통계적 유의도를 확인
-* 동일한 모집단에 속하는지를 통계적으로 검증
-* 여러 모집단의 평균을 동시에 비교하는 통계분석
-* 집단간 평균의 차이가 통계적으로 의미가 있는지를 검증
-* 2집단일 때는 [[t 검정]]과 동일함
-{| class='wikitable'
-| 영가설 || <math>H_0: μ_1 = μ_2 = μ_3 = … =  μ_k</math>
-|-
-| 대립가설 || <math>H_1: μ_i ≠ μ_j</math>
-|}
 ==개념==
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 *종속변수 Y: 학업성취도
-측정된 수업방식별 성취도 평균이 강의식 46점, 토론식 50점, 실습식 54점이라고 하자. 분산에 따라 A(분산 작음) 혹은 B(분산 큼)와 같은 분포로 나타날 수 있다.<ref>이해를 돕기 위해 차이가 극명하게 나타나는 예시를 들었다.</ref>
+측정된 수업방식별 성취도 평균이 강의식 46점, 토론식 50점, 실습식 54점이라고 하자. 분산에 따라 A(분산 작음) 혹은 B(분산 큼)와 같은 분포로 나타날 수 있다.<ref>이해를 돕기 위해 과장되게 표현되었다.</ref>
 [[파일:anova_data_case.png]]
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 *자료 A는 분산이 상대적으로 작다. 따라서 집단간 평균의 차이가 통계적으로 유의하다.
 *자료 B는 분산이 상대적으로 크다. 따라서 집단간 평균의 차이가 통계적으로 유의하지 않다.
-:→ 기본적으로 분산이 워낙 크기 때문에, 표본을 추출하다보면 이 정도의 평균 차이는 흔한 일이다. 즉 수업방식이 성취도에 영향을 준다고 확신하기 어렵다.
+:→ 기본적으로 분산이 워낙 크기 때문에, 표본을 추출하다보면 이 정도의 평균 차이는 흔한 일이다(=수업방식이 성취도에 영향을 준다고 확신하기 어렵다).
-==종류==
-*[[일원분산분석]]
-*[[이원분산분석]]
-*[[다변량분산분석]]
-==같이 보기==
-* [[t 검증]]
-* [[공분산분석]]
-* [[영가설, 대립가설]]
-* [[가설검정]]
-* [[Hoyt 신뢰도]]
-* [[사후분석]]
-==참고==
+==주석==
-*http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1625384&cid=3622&categoryId=3888
+<references/>
-[[분류:분산분석]]
+[[분류: 통계]]