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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 | 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> | ||
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2012년 5월 13일 (일) 23:30 판
- analysis of variance; ANOVA
- 분산분석, 변량분석
1 개요
- 동일한 모집단에 속하는지를 통계적으로 검증
- 집단간 평균의 차이가 통계적으로 의미가 있는지를 검증하는 분석
- 분산의 근원을 찾고 통계적 유의도를 확인
2 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.[1]
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. 즉 수업방식이 성취도에 영향을 준다고 확신하기 어렵다.
3 주석
- ↑ 이해를 돕기 위해 차이가 극명하게 나타나는 예시를 들었다.
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