獨斷論

ANOVA를 수행한 후에는 꼭 해야할 일이 post hoc 테스트인데 이것은 각 그룹들 사이에 어떤 한 쌍의 그룹이 가장 큰 차이를 보여주었는지를 알아보는 것이다. 앞서 ANOVA는 단지 p-value만 보여주어 샘플 데이터의 그룹 평균값의 차이가 통계적으로 의미있는지 없는지 찾아봤다면, post hoc 테스트는 그 의미있는 통계적 차이가 어떤 특정 그룹에 의해서 생겨났는지를 보는 것이라고 이해하면 된다. 수행방법은 아래와 같다. > data(InsectSprays) # 데이터를 불러들인다 > aov.results = aov(count ~ spray, data=InsectSprays) # ANOVA 수행 > summary(aov.results) # 결과 출력 Df Sum Sq Mean Sq F value..

http://dogmas.tistory.com/190에서 one-way ANOVA를 수행하였는데 여기서는 이에 대한 power analysis를 수행하도록 하자. 기본적인 문법은 아래와 같다. 각 인자에 대한 설명은 help(power.anova.test)를 수행하면 자세하게 볼수있다. power.anova.test(groups = NULL, n = NULL, between.var = NULL, within.var = NULL, sig.level = 0.05, power = NULL) 가장 중요한 사항은 기본값이 NULL로 표시된 인자들 중에서 하나는 반드시 값이 계산되어지는 변수이어야만 한다는 것이다. 간단한 예를 들면. > power.anova.test(groups = 4, n = 5, between..

전통적인 paramtric analysis의 일반적인 가정은 다음과 같다. random sampling 특정 observation의 종속변수 값이 다른 observation의 종속변수의 값에 영향을 받지 아니한다. 분산이 homogeneity를 가져야 한다. 대개의 경우 세번째 가정을 만족시키지 못하여 nonparametric analysis를 쓰는 경우가 많다. 통계 R은 ANOVA를 수행하기 위한 여러가지 함수를 제공하고 있는데 여기서는 가장 간단한 형태인 oneway.test()에 대해서 알아보기로 하자. 이 함수는 간단한 between subjects design에 사용된다. 사용방법은 다음과 같으며 R terminal에서 help(oneway.test)라고 치면 자세한 것을 볼수 있다. onew..