[R] - 통계데이터분석 - 독립성검정과 적합성 검정 ( 카이제곱검정 - chi-square test )

[R] - 통계데이터분석 - 독립성검정과 적합성 검정 ( 카이제곱검정 - chi-square test )

교차표와 $\chi ^{2}$ 검정 $\chi ^{2}$ 검정(chi-square test)는 교차표상의 빈도를 바탕으로 수행합니다. 교차표를 이용하면 범주형으로 수집된 두 변수의 범주 조합에 따른 조합별 빈도를 살펴볼 수 있으며, 이를 통해 두 변수 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 독립성검정(independence test)은 두 범주형 변수 간의 관련성이 모집단에서 존재하는지 검정합니다. 20대는 양식 , 30대는 한식, 40대는 중식을 선호한다고 했을때 연령대와 선호하는 음식은 상관관계가 있다고 판단할 수 있습니다. 적합성검정(goodness of fit test)은 범주별 빈도를 바탕으로 모집단에서 기대되는 비율 분포가 존재하는지 검정합니다. ex. 이동 통신회사 A,B,C의 이용자가 각각 50..

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  • · 2023. 8. 7.
[R] - 통계데이터분석 - 공분산분석 ANCOVA(analysis of covariance) , 반복측정 분산분석(repeated measures ANOVA)

[R] - 통계데이터분석 - 공분산분석 ANCOVA(analysis of covariance) , 반복측정 분산분석(repeated measures ANOVA)

공분산분석(analysis of covariance , ANCOVA) 분산분석에 공변량(covariate)을 추가하여 분산분석모델을 확장 분산분석은 집단 간의 차이를 검정합니다. 예를 들어 일원분산분석을 이용해서 세 종류의 비만치료제간의 효과가 차이가 있는지 검정할 수 있습니다. 그런데 비만은 스트레스와 밀접한 관련이 있다고 알려져있습니다. 실험에 참가한 참여자들은 서로 다른 스트레스 수준을 가지고 있을 수 있습니다. 따라서 일원분산분석을 통해서 비만치료제간에 차이가 있다는 결론을 내렸다면 그 이유는 치료제때문이 아니라 참여자의 스트레스 수준일 수 있습니다. 참여자의 스트레스 수준을 측정해서 그 데이터를 가지고 있다면 참여자의 스트레스 수준을 통제해서 치료제의 순수한 영향력을 측정할 수 있습니다. 스트레..

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  • · 2023. 8. 4.
[R] - 통계데이터분석 - 이원분산분석 (two-way ANOVA)

[R] - 통계데이터분석 - 이원분산분석 (two-way ANOVA)

이원분산분석 (two-way ANOVA) 집단을 구분하는 독립변수가 두 개일 때 모집단간 평균의 동일성을 검정. 주효과(main effect) 검정 : 각 독립변수에 의해 만들어지는 집단 간 평균의 차이에 대한 검정 상호작용효과(interaction effect) 검정 : 두 독립변수의 조합에 의해 만들어지는 집단 간 평균의 차이에 대한 검정 이원분산분석(Two-way ANOVA)은 두 개의 범주형 독립변수가 연속형 종속변수에 미치는 영향을 분석하는 방법입니다. 이 방법은 두 독립변수의 효과가 종속변수에 미치는 영향을 각각 분리해보고, 두 변수가 함께 작용하여 종속변수에 미치는 영향을 확인하는 상호작용 효과도 분석합니다. R 코드 str(ToothGrowth) # 데이터셋 : 보충제에 따른 이빨 성장 변..

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  • · 2023. 8. 2.
[R] - 통계데이터분석 - 일원분산분석(one-way ANOVA) , 분산분석 가정

[R] - 통계데이터분석 - 일원분산분석(one-way ANOVA) , 분산분석 가정

일원분산분석(one-way ANOVA) 집단을 구분하는 독립변수가 하나일 때 모집단 간 평균의 동일성을 검정하는 방법 귀무가설 : 집단 간 평균은 모두 동일하다. 대립가설 : 집단 간 평균은 모두 동일하지 않다. 어느 한 집단이라도 다른 집단과 통계적으로 유의한 차이를 보인다면 귀무가설은 기각됨 R programming InsectSprays 데이터를 이용해서 실습을 진행합니다. 아래의 코드를 통해 주어진 데이터셋에서 살충제의 종류별로 여러가지 함수를 적용해 볼 수 있습니다. 전체 카운트 횟수, 평균, 표준편차를 가져옵니다. tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, length) tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray,..

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  • · 2023. 8. 1.
[R] - 통계데이터분석 - F검정

[R] - 통계데이터분석 - F검정

F검정 분산분석은 F검정(f test)을 통해 수행합니다. F 검정은 집단 간 분산(between-groups variability)과 집단 내 분산(within-groups variability)의 비로 계산되는 F값(F value, F statistic)을 가설 검정을 위한 검정통계량으로 사용합니다. F 검정 결과가 통계적으로 유의하면 집단 간 평균의 차이가 존재합니다. ( 즉 독립변수가 종속변수에 영향을 미침 ) 왜 분산 ? 집단 간 분산과 집단 내 분산의 비교 , 집단 간 분산이 클수록 그리고 집단 내 분산이 작을수록 집단평균이 다를 가능성이 증가합니다. 위의 내용을 종합해보면 집단 간 분석이 클수록 그리고 집단 내 분산이 작을수록 집단 평균이 다를 가능성이 증가합니다. 따라서 이 두 종류의 분산..

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  • · 2023. 7. 31.

[R] 통계데이터 분석 - 분산분석 - 분산분석 설계 ( ANOVA )

분산분석 ( analysis of variance , ANOVA ) 여러 모집단 간의 평균의 동일성을 검정 t검정을 이용한 평균검정을 수행하면 두 개의 표본을 바탕으로 각각 대응되는 두 개의 모집단의 평균이 서로 동일한지 검증할 수 있습니다. 다시말해 두 집단이 있을 때, 두 집단의 평균값이 같은지 검증할 수 있습니다. 하지만 t 검정을 이용해서 두 집단을 초과하는 집단의 평균값을 비교할 수는 없습니다. ( ex. 3개의 집단 ) 오늘 다루게 될 분산분석은 여러 모집단 간의 평균의 동일성을 검증합니다. 일원분산분석(one-way ANOVA) 이원분산분석(two-way ANOVA) 공분산분석(analysis of covariance, ANCOVA) 반복측정 분산분석(repeated measures ANOV..

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  • · 2023. 7. 31.
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