제대로 시작하는 기초통계학 9-1 분산분석

[@heestoryworld]

좋은 강의 감사합니다!

[@봄봄-f4l]

강의 너무 잘 듣고있습니다.

[@ksnoh]

안녕하세요. 댓글 감사합니다. 도움이 되신다니 다행입니다.

[@ijames4767]

분산분석의 기본개념을 아는데 많은 도움 되었습니다. 감사합니다.

[@김종인-z4s]

소리가 너무 작습니다

[@김동규-b7t]

수업 내용을 정리하는 데에 쓰고 있습니다 감사합니다

[@sophie-ex1jw]

교수님 분산분석으로 두개의 집단비교에사요되는 t검정을 대신하여 사용하여도 결과는 똑같나요? 그럼 집단이 2개든 3개든 모두 분산분석으로 사용하면 될것같은데요.궁금해서요 강의 늘 감사합니다

[@ksnoh]

안녕하세요. 네, 맞습니다. 물론 결과만 본다면 분산분석으로만 해도 되지요. 그런데, 분산분석표에서는 표에서 복잡한 수치들이 나옵니다. 예를 들어 전체에 대한 제곱합의 개념들인데요. 굳이 2개의 표본을 기준으로 비교를 하는 독립표본에서 전체에 대한 개념이 나오게 한다면 어떤 의미가 있을까 싶네요. 또한, 분산비를 보는 것에 있어서도 동질성만 확인하면 되는데, 이것을 비율의 수치로 보는 것이 의미가 있을까 싶습니다. 한 번 직접 두 가지 분석을 실행해서 결과들을 비교해 보시기 바랍니다. 그러면 지금 드리는 말씀이 어떤 의미인지 확실히 다가올 것입니다.

[@이졸리-o5o]

안녕하세요 교수님 강의 감사드립니다. 각기다른 anova분석에서의 F값끼리 비교(혹은 특정 F값/전체 F값)가 의미가 있을까요? 예를들어 1) 반응변수 Y(생산수율)이고 인자가 온도/압력(각기 2수준) 2) 반응변수 Y(생산수율)이고 인자가 온도/부피(각기 2수준) 인 2가지 case이고 온도 수준은 모두 30도와 50도 2수준입니다 교호작용은 모두 없다고 나왔고 온도 P값은 2 경우 모두 0.05이하로 나왔는데 F값은 1)의 경우 13000이고 2)의경우는 9000입니다. 그리고 전체 F값 대비 1)의 온도F값의 비율은 75% 2)의 경우는 60%가 나왔으면 온도의 영향성은 case1에서 case2보다 더 잘 나타난다 라고 할수 있을까요?

[@김듀듀-q5o]

집단간 분산이 서로 동일 해야하는 이유가 이해가 잘 안되네요. 편차가 겹치는게 어떤 통계 오류를 만들 수 있는지 궁금합니다.

[@ksnoh]

집단에 대해 분산을 구해보면 분산의 분포가 나오겠지요. 이 분산이 같아야 한다는 의미입니다

[@김듀듀-q5o]

@@ksnoh 네~ 이 분산이 왜 집단간 같아야하는게 전제조건인지 궁금해서요. 일반적으로 집단간 분산이 같을 수 없을 것 같은데 편차가 겹쳐서 오류가 난다고 하셔서 어떤 오류가 나는지 궁금해서요 ㅎㅎ

[@yatsee5805]

교수님~ 분산분석의 가정에서 각집단들의 집단간 분산이 같아야 되는 이유에 대해서 좀 더 구체적으로 설명해주실 수 있나요?

[@ksnoh]

안녕하세요. 중요한 부분입니다. 제대로 시작하는 기초통계학의 p. 231과 제대로 알고 쓰는 논문 통계분석의 pp.68-69을 참고하시기 바랍니다.

[@hspapa11]

4분대 강의 내용 중에, 분산이 커지면 평균차이가 커진다고 하시는 대목이 있는데, 이해가 가질 않습니다. 선택된 표본의 분포에 따라 평균은 동일하더라도 분산은 다양한 값이 존재할 수 있는데, 분산이 커지면 평균이 커진다?? 설명 좀 부탁드립니다.

[@ksnoh]

댓글 감사합니다. 충분히 오해의 소지가 있는 설명이었네요. F값을 강조하여 설명하려다 보니, 분산의 차이가 크게 나는 것을 이야기 하는 것이 그렇게 들렸는가 봅니다. 다음 번에는 이러한 오해를 피하기 위해 조금 더 주의를 기울여야 겠네요.