F-test 2

[Statistics] F-test

F-test는 ANOVA를 이야기할 때 많이 언급되는 검정 방법이다. ANOVA는 집단 내 혹은 집단 간을 비교해 유의미한 결과를 도출하는 방식인데, 이는 바로 F-test를 의미하기 때문이다. F-test를 다루기 이전 집단 내 분산과 집단 간 분산에 대해서 알아보자. 집단 내 분산(within-groups variability)은 말 그대로 샘플 데이터 내부의 분산을 의미한다. 집단 내 분산이 작으면 작을수록 뾰족한 모양의 분포를 가질 것이다. 집단 간 분산(between-groups variability)은 각 데이터 간의 분산을 의미한다. 집단 간 분산이 크면 클수록 각 분포들은 멀어지게 된다. 그렇다면 우리는 집단 내 분산이 작으면 작을수록, 집단 간 분산이 크면 클수록 두 집단의 평균이 차이가..

[Statistics] ANOVA(Analysis of variance) 사후검정까지

ANOVA ANOVA(Analysis of variance)는 두 개가 아닌 여러 모집단 간의 평균의 동일성을 검정한다. 집단을 구분하는 범주형 변수가 한 개인 경우를 일원분산분석(one-way ANOVA)라고 하며, 두 개인 경우 이원분산분석(two-way ANOVA)라고 한다. 이론상으로는 삼원분산분석, 사원분산분석등 더 많은 집단을 구분하는 것이 가능하지만 해석하는데 있어서 어려움이 있기 때문에 한 개 혹은 두개의 범주형 변수를 다룬다. 예를 들어 수학학원A, B가 있다고 하자. 학생들은 두 학원 모두 다니는 것은 불가하며 한 번에 한 학원만 다닐 수 있다고 가정하자. 여기서 집단을 구분하는 학원은 독립변수며, 수학점수는 종속변수다. 집단 간 one-way ANOVA를 시행할 수 있으며, 분산을 비..

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